它由OpenAI模型和带有一个变量请求(request)(用户消息)的提示组成。 我们还使用绑定(bind)函数将函数(functions)参数传递给模型。 绑定(bind)函数允许我们为模型指定不属于输入的常量参数(例如函数(functions)或温度(temperature))。 fromlang...
LangChain 对多个LLM进行了外部封装,使用统一的接口进行llm的调用,工具的调用,参数的解析,以及agent的实现。LangChain中提供了跟上述用OpenAI的api一样的功能,用bind_tools实现,支持多个LLM,例如gpt4,Qwen。 方法是首先创建一个LLM例如llm = ChatOpenAI(xxx),然后用llm.bind_tools()就可以了。这个封装的好处虽然说...
LangChain 对多个LLM进行了外部封装,使用统一的接口进行llm的调用,工具的调用,参数的解析,以及agent的实现。LangChain中提供了跟上述用OpenAI的api一样的功能,用bind_tools实现,支持多个LLM,例如gpt4,Qwen。 方法是首先创建一个LLM例如llm = ChatOpenAI(xxx),然后用llm.bind_tools()就可以了。这个封装的好处虽然说...
bind函数允许我们为不属于输入的模型(例如,函数或温度)指定常量参数。 from langchain.prompts import ChatPromptTemplate from langchain.chat_models import ChatOpenAI model = ChatOpenAI(temperature=0.1, model = 'gpt-3.5-turbo-1106')\ .bind(functions = [extract_info_function]) prompt = Chat...
relates closely to its function. To take one example, antibody proteins fold into shapes that enable them to precisely identify and target foreign bodies, like akey fitting into a lock. As another example, enzymes—proteins that speed up biochemical reactions—are specifically shaped to bind with ...
llm_with_tools = llm.bind_tools([multiply]) msg = llm_with_tools.invoke("5乘以32的结果是多少?").tool_calls print(msg) 输出结果 得到了入参 [{'name': 'multiply', 'args': {'first_int': 5, 'second_int': 32}, 'id': '', 'type': 'tool_call'}] ...
tools=[multiply]llm=ChatTongyi(model="qwen-turbo")llm_with_tools=llm.bind_tools(tools)query="what is 3*12?"messages=[HumanMessage(query)]ai_msg=llm_with_tools.invoke(messages)messages.append(ai_msg)fortool_callinai_msg.tool_calls:selected_tool={"multiply":multiply}[tool_call["name"].low...
llm_with_tools = llm.bind_tools([multiply]) msg = llm_with_tools.invoke("5乘以32的结果是多少?").tool_callsprint(msg) 输出结果 得到了入参 [{'name':'multiply','args': {'first_int':5,'second_int':32},'id':'','type':'tool_call'}] ...
bound = llm.bind_tools([TelegramAndTrustFallPreferences], strict=True, response_format=TelegramAndTrustFallPreferences) bound.invoke(f"""Extract the preferences from the following conversation: <convo> {conversation} </convo>""") BadRequestError: Error code: 400 - {'error': {'message': "Inv...
llm_with_tools = llm.bind_tools([multiply]) msg = llm_with_tools.invoke("5乘以32的结果是多少?").tool_calls print(msg) 输出结果 得到了入参 [{'name': 'multiply', 'args': {'first_int': 5, 'second_int': 32}, 'id': '', 'type': 'tool_call'}] ...