采用llama_index 内置代理函数OpenAIAgent和ReActAgent 分别进行测试 代码资料:https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/examples/agent/agent_runner/agent_runner.ipynb 代码中的修改部分如下: llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo") 修改为 llm = OpenAI(model="gpt-4-1106-preview", api_ba...
from llama_index.agent import OpenAIAgent from llama_index.llms import OpenAI ... # import and define tools llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0613") agent = OpenAIAgent.from_tools(tools, llm=llm, verbose=True) 我们使用LlamaHub中提供的代码解释器工具,通过给出自然语言指令来直接编写和执行代码。
推理循环的类型取决于agent;支持的类型包括OpenAI Function代理和ReAct代理(可以在任何聊天/文本完成端点上操作)。 以下是如何使用基于OpenAI函数api的数据代理: fromllama_index.agentimportOpenAIAgent fromllama_index.llmsimportOpenAI ...# import and define tools llm=OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0613") agent=O...
本指南通过使用我们的OpenAIAssistantAgent基准测试OpenAI Assistant API中的检索工具。我们对Llama 2论文进行测试,并与简单的RAG管道的生成质量进行比较。 %pip install llama-index-readers-file pymupdf %pip install llama-index-agent-openai %pip install llama-index-llms-openai !pip install llama-index importne...
2 from llama_index.llms import OpenAI 3 4 # import and define tools 5 ... 6 # initialize llm 7 llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo") 8 # initialize openai agent 9 agent = OpenAIAgent.from_tools(tools, llm=llm, verbose=True) ...
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0613") agent = OpenAIAgent.from_tools(tools, llm=llm, verbose=True) 我们使用LlamaHub中提供的代码解释器工具,通过给出自然语言指令来直接编写和执行代码。我们将使用Spotify数据集(这是一个csv文件),并通过让我们的代理执行python代码来读取和操作pandas中的数据来执行数据...
fromllama_index.llmsimportOpenAI ...# import and define tools llm=OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0613") agent=OpenAIAgent.from_tools(tools, llm=llm, verbose=True) 1. 2. 3. 4. 5. 我们使用LlamaHub中提供的代码解释器工具,通过给出自然语言指令来直接编写和执行代码。我们将使用Spotify数据集(这是一...
LangChain 根据自己的理解对 Agent 的历史进行了概述 他提到了OpenAI 的助手 API作为代理的转折点。然后，今年早些时候，LangChain 发布了LangGraph，Chase 将其描述为“专为代理而设计”。他指出，LangGraph 被设计为“高度可控且低级”。“将代理投入生产的公司正在构建定制的认知架构，对他们希望代理的行为方式进行...
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo") # initialize openai agent agent = OpenAIAgent.from_tools(tools, llm=llm, verbose=True) # initialize ReAct agent agent = ReActAgent.from_tools(tools, llm=llm, verbose=True) # use agent response = agent.chat("What is (121 * 3) + 42?") ...
Automatic update generated by nixpkgs-update tools. This update was made based on information from passthru.updateScript. meta.description for python311Packages.llama-index-agent-openai is: LlamaIn...