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 ...
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。 如果把AI大模型LLM比作学生的大脑...
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, ...
11.LangGraph快速构建Agent工作流应用 33:38 12.LangGraph基于RAG构建智能客服应用 31:02 13.如何基于Dify快速构建AI原生应用 32:42 14.HuggingFace 核心组件及应用实战 31:31 1、从爆火的DeepSeek理性看待AI大模型的发展趋势 10:05 2、剖析DeepSeek技术原理和核心价值 12:44 3、DeepSeek快速部署方案...
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; ...
workflow.add_edge("action", "agent") 1. 复制 编译工作流: app = workflow.compile() # app 1. 2. 3. 复制 调用LangGraph - 提问: from langchain_core.messages import HumanMessage inputs = {"messages" : [HumanMessage(cnotallow="在大型语言模型的背景下,RAG是什么?它是什么时候出现的?")]}...
RAG是一种通过额外的、通常是私有或实时的数据来增强LLM知识的技术。LLM能够推理各种广泛的主题,但它们的知识仅限于它们训练时的公共数据,到达其特定时间节点为止。如果你想构建可以推理私人数据或在模型截止日期之后引入的数据的人工智能应用程序,你需要用特定信息增强模型的知识。将适当的信息带入并插入到模型提示中的...
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...
AgentAction:这是一个数据类,代表Agents应该执行的操作。它具有一个tool属性(应该调用的工具的名称)和一个tool_input属性(该工具的输入)。 AgentFinish:这是一个数据类,表示Agent已经完成并应该返回给用户。它有一个return_values参数,这是要返回的字典。通常它只有一个键 - output - 是一个字符串,因此通常只返回...