18.https://api.python.langchain.com/en/latest/agents/langchain.agents.openai_tools.base.create_openai_tools_agent.html 19.https://api.python.langchain.com/en/latest/agents/langchain.agents.openai_functions_agent.base.create_openai_functions_agent.html 20.https://api.python.langchain.com/en/l...
在LangChain中,代理(Agent)是与用户进行交云的主体,它使用上面定义好的tools和LLM来处理用户的输入并提供响应。 # 代理初始化,结合工具和聊天模型agent= initialize_agent(tools, chat_model, agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) 现在,我们可以开始与用户的交互: print("您...
在 LangChain 中,代理(Agent)是与用户进行交云的主体,它使用上面定义好的 tools 和 LLM 来处理用户的输入并提供响应。 # 代理初始化,结合工具和聊天模型 agent = initialize_agent(tools, chat_model, agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) 现在,我们可以开始与用户的交互:...
在 LangChain 中,代理(Agent)是与用户进行交云的主体,它使用上面定义好的 tools 和 LLM 来处理用户的输入并提供响应。 # 代理初始化,结合工具和聊天模型agent = initialize_agent(tools, chat_model, agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) 现在,我们可以开始与用户的交互: ...
agent = initialize_agent( tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True) print("问题:") print("答案:" + agent.run("告诉我'鸡你太美'是什么意思")) 2、执行结果 问题: > Entering new AgentExecutor chain... I should try to find an answer online ...
在Langchain中,构建具有记忆功能的Agent主要涉及三个核心组件: 工具(Tools): Agent用来执行特定任务的功能模块。 记忆(Memory): 存储和检索对话历史的组件。 大语言模型(LLM): 负责理解输入、决策和生成响应的核心智能体。 这三个组件的协同工作使Agent能够在多轮对话中保持连贯性并做出明智的决策。
使用LangChain4J实现Agent与Tool调用 一些LLM除了生成文本,还可触发操作。 所有支持tools的LLMs可在此处找到(参见“Tools”栏)。 有一个被称为“工具(tools)”或“函数调用(function calling)”的概念。它允许LLM在必要时调用一或多个由开发者定义的工具。工具可以是任何东西:网页搜索、外部API调用、或执行一段特定...
1. LangChain tools 2. Python Agent 3. 自定义工具 3.1 查询日期 3.2 查询天气 learn from https://learn.deeplearning.ai/langchain 1. LangChain tools 代码语言:javascript 复制 from config import api_type, api_key, api_base, api_version, model_name from langchain.chat_models import AzureChatOp...
定义一个agent 输入问题进行测试 case1, 公开问题,执行在线搜索 "How old is lebron james?" case2 特定领域问题, 支持使用自定义tool完成任务: "what is the status of application app_name_1?" 参考: https://python.langchain.com/en/latest/modules/agents/tools/custom_tools.html ...
from langchain.tools import PythonREPLTool from langchain.agents import initialize_agent # 加载个人的OpenAI Token key = 'open_ai_key' # 创建OpenAI调用实例 # 在本示例中,大模型需要作为一个严谨的逻辑解析工具,所以temperature设置为0 llm = ChatOpenAI(temperature=0, openai_api_key=key) ...