使用Toolkits # 初始化Toolkit: 通过传递所需的参数来创建toolkit的实例。toolkit=ExampleToolkit(...)# 获取工具列表: 使用get_tools方法从toolkit实例中获取工具列表。tools=toolkit.get_tools()# 创建Agent: 利用获取的工具列表和其他必要参数(如LLM模型、提示等)来创建一个agentagent=create_agent_method(llm,tools...
# Initialize a toolkit toolkit = ExampleTookit(...) # Get list of tools tools = toolkit.get_tools() Agents 语言模型本身无法采取行动 - 它们只是输出文本。LangChain 的一大用例是创建代理。代理是使用 LLM 作为推理引擎来确定要采取哪些行动以及这些行动的输入应该是什么的系统。然后可以将这些行动的结果反...
https://python.langchain.com/docs/integrations/tools/ 1.3 Toolkit 通常,在达成特定目标时,需要使用一组工具。LangChain 提供了 Toolkit 工具包的概念,将多个工具组合在一起。 1.4 AgentExecutor 代理执行器是代理的运行时。程序运行中,由它来调用代理并执行其选择的动作。 第二部分:他们是怎样工作的? LangChain...
- 代理(Agent):代理是一种使用语言模型来决定应该采取什么行动的技术。LangChain提供了多种代理类型(Agent Type),如ReAct ,Conversational Agent 等。LangChain还提供了工具包(Toolkit)的功能,可以让代理使用一些外部的工具,如Web搜索,计算器,API等。 - 记忆(Memory):记忆是一种将语言模型的输出或历史记录存储起来,...
2. ToolkitT具包 一些集成好了代理包,比如 create_csv_agent 可以使用模型解读 CSV文件。 3. ToolT具 解决问题的工具 第三方服务的集成,比如计算器、网络 搜索(谷歌、bing)等等 4. AgentExecutor代理执行器 它将代理和工具列表包装在一起,负责迭 代运行代理的循环,直到满足停止的标 准。 Agent 新的是使用lan...
Toolkits 是一系列的 tools 集合,这些 tools 一般来说是需要一起使用,完成具体的 tasks。 所有的 Toolkits 都暴露了一个 get_tools method,用来返回 tools: # Initialize a toolkittoolkit=ExampleTookit(...)# Get list of toolstools=toolkit.get_tools()...
codefromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAIllm=ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")toolkit=SQLDatabaseToolkit(db=db)agent_executor=create_sql_agent(llm=llm,toolkit=toolkit,verbose=True) 使用自然语言查询数据库: 1)、描述一个表及其关系:
agent = initialize_agent(toolkit, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True, return_intermediate_steps=True) 代码语言:javascript 复制 response = agent({"input":"What is the capital of canada?"}) response['output'] 代码语言:javascript 复制 'Ottawa is the capital of Canada.'...
流程:[user] --查询--> [sql_agent] -->[toolkit]--生成sql--> --执行SQL-->[toolkit] --结果-->[user] server_url = "http://localhost:8000/v1" llm = ChatOpenAI(openai_api_key="EMPTY", openai_api_base=server_url, max_tokens=2048) ...
用toolkit进行分类管理 实例化llm 创建prompt 利用tool + llm + prompt创建agent 利用agent + tool创建agent executor from typing import Type, Optional, List, Callable, Any from docmesh_agent.tools.base import BaseAgentTool from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor from lang...