# 导入Python REPL工具并实例化Python代理from langchain.agents.agent_toolkits import create_python_agentfrom langchain.tools.python.tool import PythonREPLToolfrom langchain.python import PythonREPLfrom langchain.llms.openai import OpenAIagent_executor = create_python_agent( llm=OpenAI(temperature=0, ...
此外,还需配置好Python解释器及所需库(如datetime等),以确保PythonREPL能够顺利运行。 二、创建PythonREPL实例 在LangChain中,PythonREPL作为一个工具,允许我们执行任意Python代码。以下代码展示了如何创建PythonREPL实例: fromlangchain_experimental.utilitiesimportPythonREPL# 初始化PythonREPL实例python_repl=PythonREPL()#...
我们将使用来自 langchain_experimental.utilities 的一个名为 PythonREPL 的工具。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from langchain_experimental.utilitiesimportPythonREPL from typingimportAnnotated repl=PythonREPL()@tool defpython_repl(code:Annotated[str,"The python code to execute to gen...
决策者会执行动作,获得结果,并根据结果让大语言模型生成观察和下一步动作,这样循环往复,直到目标被完成。 LangChain 库预先为决策者提供了丰富的工具,例如,Bing 和 Google 可用于搜索,Python REPL 可作为执行环境,Wikipedia 和 Wolfram Alpha 可用于查询等。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from...
当LLMMathChain 完成与大语言模型的交互,获取到大语言模型的返回结果后,会调用_process_llm_result 方法处理大语言模型返回的数据。_process_llm_result 方法没有进行任何过滤处理,直接提取输出中以'```python'起始的字符串,交给 PythonREPL 对象处理,而该对象的功能就是执行输入的字符串。
PythonREPLAgent: PythonREPLAgent MultiFunctionsAgent: MultiFunctionsAgent 索引(index):索引是指以最佳方式对文档进行结构化,以便语言模型(LLMs)能够与其进行最佳交互。这个模块包含了处 理文档的实用函数。 索引(index) Outline概要 · 嵌入(Embeddings):嵌入是对信息(例如文本、文档、图像、音频等)的数值表示。通...
1)引入Python代码解释器工具。 fromlangchain_experimental.toolsimportPythonREPLTool pythonREPLTool = PythonREPLTool() 2)引入维基百科查询工具。 fromlangchain.toolsimportWikipediaQueryRunfromlangchain_community.utilitiesimportWikipediaAPIWrapper wikipedia = WikipediaQueryRun(api_wrapper=WikipediaAPIWrapper()) ...
这个代理是通过调用我们的LLM来执行Python代码,并用NumPy来求解方程的根: # 导入Python REPL工具并实例化Python代理 from langchain.agents.agent_toolkits import create_python_agent from langchain.tools.python.tool import PythonREPLTool from langchain.python import PythonREPL from langchain.llms.openai ...
python_repl则是python的普通命令，可以执行python代码。这些都是官方开箱即用的工具。如果觉得不合你的胃口，它也支持自定义工具。关于agents中tools的更多信息，可以去官方查看：https://python.langchain.com/en/latest/modules/agents/tools/getting_started.html 2.4 给LLM加更多 除了上面那些，langchain还有其他...
["python_repl"]) # 定义一个响应列表,这些响应可能是模拟LLM的预期响应 responses = ["Action: Python REPL\nAction Input: print(2 + 2)", "Final Answer: 4"] # 使用上面定义的responses初始化一个FakeListLLM对象 llm = FakeListLLM(responses=responses) # 调用initialize_agent函数,使用上面的tools和...