在LangChain的世界里，Agent是一个智能代理，它的任务是听取你的需求（用户输入）和分析当前的情境（应用...
langchain agent使用互联网搜索引擎 网络搜索引擎的使用 1.系统结构: 抓取网页 建立索引库 在索引库中搜索 结果排序 主要的数据结构 倒排索引(inverted indexing list)这种数据结构广泛地应用在今天包括Web搜索引擎在内的各种信息检索系统中。其典型的总体结构,如下图所示 : Page Rank算法基于下面2个前提: 前提1:一...
LangChain 中 Agent 组件的架构图如下,本质上也是基于 Chain 实现,但是它是一种特殊的 Chain,这个 Chain 是对 Action 循环调用的过程,它使用的 PromptTemplate 主要是符合 Agent Type 要求的各种思考决策模版。Agent 的核心思想在于使用 LLM 进行决策,选择一系列要执行的动作,并以此驱动应用程序的核心逻辑。通过 Tool...
• 创建AgentExecutor,将Agent和工具集合传入。• 调用AgentExecutor的invoke方法,传入输入,Agent会自主决策调用哪些工具并给出最终输出。 from langchain.agents import initialize_agent, Tool, AgentType from langchain.llms import OpenAI # 定义工具 search = Tool(name="Search", func=search_wikipedia, descr...
agents import create_openai_functions_agent from langchain.agents import AgentExecutor from langchain import hub # 这里需要配置KEY 免费 search = TavilySearchResults() # message1 = search.invoke("what is the weather in SF") # print(f"message1: {message1}") loader = WebBaseLoader("https:/...
(openai_api_key="sk-xxx", model_name='gpt-3.5-turbo', request_timeout=60)# 初始化工具tools = [CalculatorTool(), SearchTool()]# 初始化对话存储,保存上下文memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)# 配置agentchat_agent = ConversationalChatAgent.from_...
from langchain.agents import AgentExecutor from langchain import hub # 这里需要配置KEY 免费 search = TavilySearchResults() # message1 = search.invoke("what is the weather in SF") # print(f"message1: {message1}") loader = WebBaseLoader("https://docs.smith.langchain.com/overview") ...
Agent 使用示例 Metaphor Search Agent 使用示例 fromlangchain.agentsimporttoolfromtypingimportList# 定义搜索函数@tooldefsearch(query:str):"""使用查询进行搜索引擎检索."""returnclient.search(query, use_autoprompt=True, num_results=5)# 定义获取内容函数@tooldefget_contents(ids:List[str]):"""获取网页...
创建Agent 模块 智能体模块负责创建一个 LangChain 智能体,该智能体执行各种工具以生成响应。 nestg mo agentnestg s agent/application/agentExecutor --flatnestg s agent/application/dragonBall --flatnestg s agent/presenters/http/agent --flat
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_...