在models的文件夹中，我们要存储下载的llm，setup_env.bat将从pipfile中安装所有依赖项。而run_app.bat则是直接运行我们的app。（以上2个文件都是windows环境下的脚本）2、在本地机器上安装LLaMA 为了有效地使用模型，必须考虑内存和磁盘。由于模型需要完全加载到内存中，因此不仅需要有足够的磁盘空间
fromlangchain.callbacksimportget_openai_callbackdefcount_tokens(chain,query):withget_openai_callback()ascb:result=chain.run(query)print(f'Spent a total of {cb.total_tokens} tokens')returnresult In[33]: count_tokens(conversation_buf,"My interest here is to explore the potential of integrating ...
) class PythagorasTool(BaseTool): name = "Hypotenuse calculator" description = desc def _run( self, adjacent_side: Optional[Union[int, float]] = None, opposite_side: Optional[Union[int, float]] = None, angle: Optional[Union[int, float]] = None ): # check for the values we have bee...
result = llm_chain.run(comment) data = output_parser.parse(result) print(f"type={type(data)}, keyword={data['keyword']}, emotion={data['emotion']}") 输出: 2.3.2 Sequential Chain SequentialChains 是按预定义顺序执行的链。SimpleSequentialChain 为顺序链的最简单形式,其中每个步骤都有一个单一...
chain.run("ai") 3.Agents Agents 模块在应用程序中承担了管理应用程序与外界之间交互的重要角色。通过使用 Agents 模块,开发人员可以构建各种类型的应用程序,如个人助理、智能聊天机器人等。这些应用程序可以基于语音或文本输入进行交互,并通过分析和理解输入数据来提供相应的响应和服务。
agent.run(text) # ConversationChain用法 llm = OpenAI(temperature=0) #将verbose设置为True,以便我们可以看到提示 conversation = ConversationChain(llm=llm, verbose=True) print("input text: conversation") conversation.predict(input="Hi there!") ...
通过使用第一个 LLM 的输出作为第二个 LLM 的输入,可以按顺序组合多个 LLS。 例如,将LLMs与外部数据相结合来回答问题。 将LLMs与长期记忆(例如聊天记录)相结合。 chain = LLMChain(llm = llm, prompt = prompt) chain.run("colorful socks") 索引 ...
run=[RunInfo(run_id=UUID('c437fbea-7853-4ef4-b6ad-ab1bf6c9b96d')),RunInfo(run_id=UUID('b497dde8-6d4b-40d7-b437-55f5de755893')),RunInfo(run_id=UUID('74af1231-abdb-4455-a0ef-0857bf38348d')),RunInfo(run_id=UUID('ded92dc5-cbf5-4da1-bb4f-7f3452468203')),RunInfo(run_id=...
returnchain.run(question) 解释一下上面出现的提取器 提取器首先从大型语料库中检索与问题相关的文档或片段,然后生成器根据这些检索到的文档生成答案。 提取器可以基于许多不同的技术,包括: a.基于关键字的检索:使用关键字匹配来查找相关文档 b.向量空间模型:将文档和查询都表示为向量,并通过计算它们之间的相似度来...
AIMessage(content='智能助手显神通,问答之间意无穷。\n虽无机智谈情感,助人解忧似春风。', response_metadata={'finish_reason': 'stop'}, id='run-c267a7b1-00f5-4787-a875-79295b4b5936-0') 高级使用(Agent调用) from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI ...