from langchain.agentsimportinitialize_agent from langchain.agentsimportAgentType from langchain.llmsimportOpenAI # 模型 llm=OpenAI(temperature=0)# 获取决策者所需工具 tools=load_tools([“serpapi”,“llm-math”],llm=llm)# 初始化决策者 agent=initialize_agent(tools,llm,agent=AgentType.ZERO_SHOT_REA...
这个llm_math插件然后执行提供给它的代码。请注意,旧版本的 LangChain 显示了易受此攻击的最后一个版本。 LangChain 已经修补了这个特殊的漏洞。 图3 。通过 llm _ math 链中的提示注入执行远程代码的示例 在服务器端请求伪造攻击中也可以看到相同的模式,如下所示APIChain.from_llm_and_api_docs链条声明NEW QUER...
论文《Math-shepherd: Verify and reinforce llms step-by-step without human annotations》进一步推进了该方法，表明无需成本高昂的标注也能逐步训练 LLM，其为推理数据问题提供更具可扩展性的解决方案。论文《Multi-step problem solving through a verifier: An empirical analysis on model-induced process supervisio...
os.environ["OPENAI_API_KEY"]='your apikey'importlangchain from langchain.chat_modelsimportChatOpenAI from langchain.cacheimportSQLiteCache # 设置语言模型的缓存数据存储的地址 langchain.llm_cache=SQLiteCache(database_path=".langchain.db")# 加载 llm 模型 llm=ChatOpenAI()# 第一次向模型提问 result...
本节主要内容包括如何创建和使用代理,如何为其配备内在LangChain中的搜索引擎等不同类型的工具,让代理可以与任何数据存储,任何API和函数进行交互。 2.6.1. 预定义工具 llm-math:实际是个Chain,使用语言模型和计算器来解决数学问题。 wikipedia:维基百科工具,连接到维基百科的API,允许对维基百科进行搜索查询并返回结果。
fromlangchain.agentsimportload_toolsfromlangchain.agentsimportinitialize_agentfromlangchain.agentsimportAgentTypefromlangchain.llmsimportOpenAI llm=OpenAI(temperature=0)tools=load_tools(["serpapi","llm-math"],llm=llm)agent=initialize_agent(tools,llm,agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,verbose=Tru...
self.prog = dspy.ChainOfThought("question -> answer") defforward(self, question): returnself.prog(question=question) # 定义优化器 config = dict(max_bootstrapped_demos=4, max_labeled_demos=4) teleprompter = BootstrapFewShot(metric=gsm8k_metric, **config) ...
最后是zero-shot chain-of-thought，只有在instruction tuning之后且模型足够强大时，才推荐使用这种模式。C-Eval的官方文档对于如何编写测试提示也给出了非常详细的示例。如果模型还没有被调成一个 chatbot，那么提示格式如下。其中，对话格式的 prompt 相当于已让 AI 假装已经正确回答了五个问题（但实际上是被我们 ...
from langchain.llmsimportOpenAI llm=OpenAI(temperature=0)tools=load_tools(["serpapi","llm-math"],llm=llm)agent=initialize_agent(tools,llm,agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,verbose=True)withget_openai_callback()ascb:response=agent.run("Who is Olivia Wilde's boyfriend? What is his ...
Langchain通过chain将各个组件进行链接,以及chain之间进行链接,用于简化复杂应用程序的实现。其中主要有LLMChain、Sequential Chain以及Route Chain。 2.3.1 LLMChain 最基本的链为LLMChain,由PromptTemplate、LLM和OutputParser组成。LLM的输出一般为文本,OutputParser用于让LLM结构化输出并进行结果解析,方便后续的调用。