format_tool_to_openai_function: LangChain将工具转化为符合OpenAI格式的方法。 format_to_openai_function_message: LangChain将消息格式化为调用OpenAI函数的方法。 OpenAIFunctionsAgentOutputParser: LangChain处理OpenAI函数输出的输出解析。 agent = … | … | … |: Langchain表达式语言接口,它允许您通过提供一个...
二、 Langchain SDK 使用 2.1安装 Langchain SDK 首先需要安装 Langchain 和 对应的依赖包,请确保 langchain_community 的版本在 0.0.32 以上。 打开PyCharm终端安装命令: pip install langchain langchainhub httpx_sse 2.2使用 Langchain ChatOpenAI Langchain 的ChatOpenAI类是对 OpenAI SDK 的封装,可以更方便...
代码使用langchain.document_loaders模块中的DirectoryLoader类从指定目录加载文档。然后使用VectorstoreIndexCreator类对这些文档进行索引,以实现高效的检索。 •创建对话链 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 chain=ConversationalRetrievalChain.from_llm(llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo"),retriever...
最后,我们利用 create_structured_output_chain 函数创建一个函数链,并运行该链来翻译指定的文本: from langchain.chains.openai_functions import create_structured_output_chain chain = create_structured_output_chain(Translation, llm, prompt, verbose=True) result = chain.run("Hello, how are you?") print...
# insert an openai key below parameterimport osos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR-OPENAI-KEY"# load the LLM modelfrom langchain.chat_models import ChatOpenAImodel_name = "gpt-3.5-turbo"llm = ChatOpenAI(model_na...
像AgentsSDK(以及早期的 LangChain, CrewAI 等)这样的框架,既不是声明式的也不是命令式的,它们只是封装。它们提供一个 Agent 封装(一个Python类),这个类里面封装了很多用于运行 Agent 的内部逻辑。它们算不上真正的编排框架,仅仅是一种封装。 这些封装最终会让你非常非常难以理解或控制到底在每一步传递给 LLM ...
在 Langchain 库中,OpenAI 函数调用 API 是一个非常重要的组成部分,它允许开发者在 Langchain 中直接调用 OpenAI 的 API,从而实现更丰富的功能和更高的性能。 首先,让我们来了解一下 Langchain 库的基本概念和特点。Langchain 是一个基于 Python 的 NLP 库,它提供了一系列的功能和工具,包括文本分类、实体识别...
LangChain是一个基于自然语言处理的框架,旨在提供一系列工具和库来优化和扩展模型的性能。其核心功能包括: 多样化的模型集成:LangChain支持多种模型的集成,包括OpenAI等。这允许用户根据实际需求选择最适合的模型,并通过集成来提高整体性能。 数据增强与预处理:LangChain提供了一系列数据增强和预处理工具,可以帮助用户更好...
但是开发者们本来需要LangChain才能实现一些功能，现在确实不再需要了。再看Langchain一方的反应，求生欲也确实很强。在OpenAI官推发布更新的10分钟之内，Langchain立马宣布“已经在做兼容工作了”。并且不到一个小时就发布了新版本，支持官方新功能之外，还可以把开发者已经写好的tools转换成OpenAI的functions。一众网友...
创建一个目录 langchain ,在这个目录下创建两个文件 main.py 这段python代码,用到了openAI,需要openAI及FQ。这里只做为示例 # -*- coding: utf-8-*-fromlangchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter #rom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddingsfromlangchain_community.embeddings import OpenA...