RAG可以作为LangChain(如果它是一个语言处理工具)的一部分,用于提供更加丰富和准确的语言生成能力。 AIAgent可能使用LangChain来处理自然语言的任务,比如理解用户输入和生成响应。 同时,AIAgent也可以利用RAG技术来提高其在特定任务(如问答或对话系统)中的性能,尤其是在需要外部知识来支持决策时。 编辑于 2024-07-21 ...
LangChain框架也提供了各种相应的库对RAG技术进行支持，让RAG技术可以作为Agent从Knowledge Base获取知识的...
Langchain会输出中间步骤,包括 RAG_Search 函数的输入、搜索结果和最终输出。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 > 进入新的AgentExecutor链... 调用:`RAG_Search`,使用 `{'query': 'federal response to California wildfires', 'dates': '2020-01-01 to 2020-12-31'}` 标题:...
5.创建Agent(传递进入llm、tools、prompt):这里以create_openai_tools_agent为例 fromlangchain.agentsimportcreate_openai_tools_agent agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt) 6.创建Agent Executor fromlangchain.agentsimportAgentExecutor agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, ...
3. 创建 Agent 和 Agent 执行器 准备好 llm、tools、prompt之后,创建Agent 和 AgentExecutor from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt) agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True) 其中create_...
以下就是我们这个会话式 RAG 系统的架构图了: 引入Agent Agent 利用 LLM 的推理能力在执行过程中做出决策。使用 Agent 可以让你在检索过程中减轻一些判断力。尽管它们的行为比链更难预测,但它们在这种情况下具有一些优势: Agent 直接生成检索器的输入,而不一定需要我们明确构建上下文,就像我们上面所做的那样; ...
从API到Agent:万字长文洞悉LangChain工程化设计 简介:给“AI外行人士”引入一下LangChain,试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。同时大家也可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册,本意是希望帮助需要的同学实现AI工程的Bootstrap。 作者:范志东...
作为商用级的知识库,不仅仅需要通过RAG和其它基础组件满足用户问题分类、敏感词检索等各类复杂场景需求,还能够内置强大的工作流引擎和函数库,支持业务流程编排,甚至是通过低代码实现可视化自定义工作流,从而指导大模型的工作过程,满足复杂业务场景下的需求,而这些则交由Agent智能体解决。
作为商用级的知识库,不仅仅需要通过RAG和其它基础组件满足用户问题分类、敏感词检索等各类复杂场景需求,还能够内置强大的工作流引擎和函数库,支持业务流程编排,甚至是通过低代码实现可视化自定义工作流,从而指导大模型的工作过程,满足复杂业务场景下的需求,而这些则交由Agent智能体解决。
【Deeseek从入门到精通】字节跳动2025年保姆级AI大模型自学教程(Agent+RAG+Langchain+私有化部署+ChatGLM-4+微调+提示词) 13.0万 341 03:30:49 App 3小时快速入门Coze!目前B站最完整最详细的Coze零基础全套教程,包含所有干货!小白入门零基础教程,一口气带你学会!AI/大模型/coze教程 1.2万 65 10:09:18 App...