physics_res = chain.run("什么是黑体辐射?") print(physics_res) # 提出一个数学问题 math_res = chain.run("2的4次方是多少?") print(math_res) 后续在练习的过程中,尝试基于以上的示例代码再添加几条分支逻辑。 更多Python基础语法趣味学习视频,请点击! 推荐阅读 1、测试前景类 大家面试测试工程师一般问...
(3)PythonREPL().run,从代码中也能猜出它就是用来在内部运行 Python 程序的,它是LangChain封装的一个用来执行Python代码的类。 run函数的几个注意点: 参数为完整的要执行的Python代码 其返回结果为 Python 代码中通过print函数打印的内容,如下示例代码,print(1+1),才能返回2。 from langchain_experimental.utilit...
from langchain.chains.combine_documents.map_reduce import MapReduceDocumentsChain from langchain.chains.combine_documents.stuff import StuffDocumentsChain map_template_string = """Give the following python code information, generate a description that explains what the code does and also mention the tim...
将为此创建一个名为prep_docs.py的新Python脚本文件。可以像上面那样使用py_run_string()函数在R脚本中继续运行Python代码。然而,如果用户正在处理一个更大的任务,那么就不太理想,因为将会在诸如代码完成之类的事项上面临失败。 Python新手的关键点:不要将脚本文件的名称与将要加载的Python模块的名称相同!换句话说,虽...
Langchain 官方文档地址: https://python.langchain.com/ 使用LangChain 开发 LLM 应用时,需要机器进行 LLMs 的私有化部署,或者购买相应的服务,好多同学第一步就被劝退了。那么如何绕过这个步骤先学习 LLM 模型的应用,对 Langchain 进行快速上手?本文将告诉你 3 个方法,把 LangChain 跑起来 1. 使用 Langchian...
Python官方地址:https://python.langchain.com/en/latest/ LangChain源代码地址:https://github.com/langchain-ai/langchain 六大核心理念 LangChain库划分为三个大层:基础层、能力层、应用层。 基础层:models、LLMs、index。 能力层:Chains、Memory、Tools。
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。
result = subprocess.run(['pytest', filename], capture_output=True, text=True) # 检查pytest的执行结果 if result.returncode == 0: print("测试运行成功!") else: print("测试运行失败:") print(result.stdout) return result.stdout 通过AGENT 实现需求 ...
that have led to the ongoing success of GitHub Copilot. ''' result = overall_simple_chain.run...
f-string 是 Python 3.6 以后版本中引入的一种特性,用于在字符串中插入表达式的值。语法简洁,直接利用{}花括号包裹变量或者表达式,即可执行简单的运算,性能较好,但是只限用在py中。 #使用 Python f 字符串模板: from langchain.prompts import PromptTemplate ...