agent_executor.invoke(messages_input) 四、通过langgraph.prebuilt ### 通过 prebuilt.create_react_agent : ReAct 调用 ### from langchain_core.prompts import PromptTemplate from langchain.agents import Tool from langgraph.prebuilt import create_react_agent from langchain_core.tools import tool def ...
importos# 通过环境变量配置密钥.os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"]="自己的密钥"fromlangchain_community.chat_models.tongyiimportChatTongyillm=ChatTongyi(model_name="qwen-max")# 也可以通过参数 api_key="..." 配置密钥.# 调用模型.llm.invoke("你好") 如果是由 langchain 提供的官方模型,还可以使用统一...
现在,我们可以将它们组合成一个简单的 LLM 链: chain=prompt|llm 我们现在可以调用它并提出相同的问题,理论上它应该输出一句介绍李白的话。 chain.invoke({"input":"请介绍一下李白?"}) 输出: AIMessage(content='李白,唐朝浪漫主义诗人,被誉为“诗仙”。 ') 模型的输出是一条消息。但是,使用字符串通常要方...
chain = prompt_template | llm | parser ## 进行调用 result = chain.invoke({"language": "italian", "text": "hi"}) print(result) 四: langChain 简易服务器搭建 4.1 使用FastAPI构建Server from typing import List from fastapi import FastAPI from langchain_community.llms imp...
res = chain.invoke({"input":"我告诉过你我的名字,是什么?,我的职业是什么?"}) res['response'] 执行结果如下,可以看到利用ConversationChain对话链,可以让 LLM 快速拥有记忆: 3.4. 对话链结合 PromptTemplate 和 MessagesPlaceholder 在Langchain 中,MessagesPlaceholder是一个占位符,用于在对话模板中动态插入上...
"print(chain.invoke({"question": question}))LangChain 优势 更便捷的模型管理实用的 AI 应用程序开发工具 **LangChain 劣势** 速度有限，与 Transformers 相同仍须编写应用程序的逻辑代码或创建合适的用户界面 Llama.cpp Llama.cpp 是一个基于 C 和 C++ 的 LLM 推理引擎，针对苹果芯片进行了优化，可运行 Meta...
然后让我们直接使用模型。ChatModel 是 LangChain“Runnables”的实例,这意味着它们公开了一个与它们交互的标准接口。要简单地调用模型,我们可以将消息列表传递给 .invoke 方法。 from langchain_community.llms import Tongyi from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage ...
from langchain.promptsimportChatPromptTemplate,MessagesPlaceholder memory=ConversationBufferMemory(return_messages=True)chain=ConversationChain(llm=model,memory=memory)res=chain.invoke({"input":"你好,我的名字是张三,我是一名程序员。"})res['response']res=chain.invoke({"input":"南京是哪个省?"})res['...
res=chain.invoke({"input":"我告诉过你我的名字,是什么?,我的职业是什么?"}) res['response'] 执行结果如下,可以看到利用ConversationChain对话链,可以让 LLM 快速拥有记忆: 3.4. 对话链结合 PromptTemplate 和 MessagesPlaceholder 在Langchain 中,MessagesPlaceholder是一个占位符,用于在对话模板中动态插入上下文...
res = chain.invoke({"input":"我告诉过你我的名字,是什么?,我的职业是什么?"}) res['response'] 执行结果如下,可以看到利用ConversationChain对话链,可以让 LLM 快速拥有记忆: 3.4. 对话链结合 PromptTemplate 和 MessagesPlaceholder 在Langchain 中,MessagesPlaceholder是一个占位符,用于在对话模板中动态插入上...