Agent 参考:LangChain 实战:Agent思维 大模型是被训练出来的,知识是有时间限制的,所以当进行问答时,可以结合本地知识库和调用搜索或在线API来增强自身能力,这些不属于大模型的内部数据,成为外部工具。 LangChain提供了Agent(代理)模块,大模型以此可以调用外部工具
https://www.comet.com/site/blog/implementing-agents-in-langchain/www.comet.com/site/blog/implementing-agents-in-langchain/ 在LangChain中的代理 LangChain中的代理是使用语言模型与其它工具进行交互的系统。 它们可以用于诸如基于上下文的问题回答、与API交互或采取行动等任务。LangChain提供了: 代理的标准...
initialize_agentfromlangchain.agentsimportAgentType# 加载个人的OpenAI Tokenkey='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0llm=ChatOpenAI(temperature=0,openai_api_key=key)# 需要安装依赖库 pip install wikipedia# 加载内置工具 ...
Chain是连接不同智能积木块的基本方式,而LLM Chain是最简单的LLM+Prompts的一种chain,专门用于链接语言模型。Index-related Chains则将索引功能集成进来,确保信息的高效流动。 Agents(代理) 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(应用场景),然后从它的...
https://www.alang.ai/langchain/101/lc07 一:基本流程和概念 (一)概念 LangChain Agent的核心思想是,使用大语言模型选择一系列要执行的动作。 在Chain中,一系列动作是硬编码在代码中的。 在Agent中,大语言模型被用作推理引擎,以确定要采取的动作及其顺序。
LangChain框架已经做了很多API集成,你需要做的就是获取API密钥,安装包并将工具附加到代理上。 5.自定义工具 您可以编写自定义工具,可以集成您的内部 API、文档系统和许多其他应用程序的集成! 三、Agent(代理) vs. Chain(链) 除了拥有代理之外,LangChain还支持链的功能。链是要执行的操作的子序列,始终以硬编码的...
LangChain中的Agent代表了一种能够利用语言模型和其他工具来执行复杂任务的系统。它的设计初衷是为了处理那些简单的语言模型可能无法直接解决的问题,尤其是当任务涉及多个步骤或需要外部数据源时。Agent在LangChain中扮演着协调者和决策者的角色,能够根据给定的任务和目标,决定使用哪些工具以及如何组合这些工具来达到目的。
另外，智能化水平因机器学习、LangChain、AI Agent等技术突破而大幅提升，智能体能更准理解需求、处理复杂...
在LangChain这一强大的自动化工具框架中,Agent扮演着至关重要的角色。它不仅是一个智能代理,更是连接现实世界与数字世界的桥梁,通过复杂的决策过程和执行能力,帮助用户高效地完成各种任务。本文将深入探讨LangChain中Agent的工作原理、类型、应用场景,并结合千帆大模型开发与服务平台,展示Agent在实际项目中的价值。 一、...
1.安装langchainagent:首先,确保已安装hyperledgerfabric及其相关组件。然后,按照langchainagent的安装说明进行安装。 2.启动langchainagent:启动langchainagent时,需要指定正确的链码路径和端口号。在终端中输入以下命令启动agent: ```shell langchainagent--chaincodePath=<链码路径>--port=<端口号> ``` 其中,`<链码...