第2部分重点是使用LangChain Agent分析这些结构化数据。 第二部分:使用LangChain Agent分析这些结构化数据 什么是LangChain Agent? 在LangChain中,Agent是利用语言模型来选择要执行的操作序列的系统。与Chain不同的是,在Chain中,动作被硬编码在代码中,而Agent利用语言模型作为“推理引擎”,决定采取哪些动作以及以何种顺...
python question = "What is the capital of France?" response = chain.run(question) print(response) 运行这段代码,你会看到模型输出的回答:“The capital of France is Paris.” 这个例子虽然简单,但它展示了LangChain Agent的基本用法。你可以看到,整个过程非常直观,代码也很简洁。咱们只需要定义好模板,加载...
agent_executor.invoke({"input": "请根据以上源码生成文件", "code": """def test_demo(): return True"""}) 由以上的步骤,即可生成一个源码文件: 在生成源码文件后,可以继续补充提示词,要求Agent 执行对应的测试用例: if __name__ == '__main__': agent_executor.invoke({"input": """ 请根据...
本节课程中,我们学习了什么是 Agent 代理,Tools 工具,以及 AgentExecutor 代理执行器,并学习了它们的基本用法。 相关文档 python.langchain.com/do 这里是 @aicodingpy如果你觉得我的文章有用 帮忙点个赞,收个藏,喜欢一下,顺便加个关注! ღ( ´・ᴗ・` )比心!
OpenAI在2023年中推出函数呼叫(以下称为Function calling)功能,提供开发者能将LLM与外部API调用融合的能力,直接导致智能体(以下称为Agent)应用更为可能。Function calling目前也逐步被其它AI公司(非全部)所采用,如本文实验中采用的百度千帆大模型(ERNIE-Bot)即支持Function calling。 对AI应用开发者来说,Python是...
第一步,Agent 将用户的问题直接扔给 LLM 第二步,LLM 推理出可以使用 get\_current\_time 这个小工具来回答这个问题,于是它用 JSON 的形式告诉 Agent 去执行这个工具。 第三步,Agent 将 get\_current\_time 工具的执行结果呈现给 LLM 最后一步,LLM 把工具的输出内容进行总结,然后把答案扔给 Agent。Agent 把...
LangChain中有一个Agent的概念,就是通过创建一个Agent来去将任务拆解为Chain(链)的形式,帮你去进行工具调用,执行任务。 其中有一个Agent的类型为Structured input ReAct, 该类型是一个支持多输入的工具的类型,可以针对拆解出的任务逐步调用不同的工具完成一个复杂的任务,本篇文章就介绍一下它的使用 示例 下面来看一...
1）可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接。2）允许与 LLM 模型与环境进行交互，通过 Agent 使用工具。...
LangChain采用了模块化的设计,支持链式调用和记忆机制,并且支持流式处理和Python友好的API。它具有可扩展性和高级功能,可以轻松集成不同的语言模型和提示模板。LangChain是一个活跃的开源项目,便于进行定制化开发。它主要应用于自然语言生成、对话系统、问答系统、总结与翻译、语义搜索、数据抽取、智能写作、知识抽取、代码...
如今各类AI模型层出不穷,百花齐放,大佬们开发的速度永远遥遥领先于学习者的学习速度。。为了解放生产力,不让应用层开发人员受限于各语言模型的生产部署中..LangChain横空出世界。