1. 大语言模型(LLM) 2. Python 示例 3. 多轮对话的处理 4. 使用工具 5. 多轮对话示例 6. 处理不完整信息 7. 多工具选择 8. 工具调用的逻辑 9. 一个输入需要多次调用工具的场景 10. 支持并行函数调用 11. 注意事项:并行 vs 顺序调用 12. 自动化执行工具调用 13. 示例:设计一个 `run_full_turn`
此外,不同代理可以使用不同的模型、系统提示和工具,进一步优化任务处理能力。 基于之前的Agent类(参考文章LLM单智能体实战:从工具调用到任务执行的完整指南),我们可以通过多代理系统来实现任务的分工与协作。以下是一个简单的示例,展示了如何定义两个代理:销售助理和退款代理,并通过消息传递实现任务交接。 任务交接与代...
llm的python调用 LLM(Low-Level Virtual Machine)是一个虚拟机和编译器基础设施项目,它提供了一组工具和库,用于构建编译器和优化器。在Python中调用LLVM可以通过多种方式实现,下面我会从不同的角度来回答这个问题。 首先,可以使用LLVM的Python绑定来调用LLVM。LLVM提供了官方的Python绑定,可以通过pip安装。这些绑定允许...
书接上文《26K Star!LLM多智能体AutoGen教程5:函数调用之避免捏造参数》,我们使用typing对可调用函数进行注解,AutoGen据此自动生成OpenAIAPI函数调用时的请求参数。本文将简要介绍Python中typing包的基础操作,顺便简单的介绍一下Pydantic,然后深入AutoGen的流程,探查AutoGen如何通过typing帮助自动生成Open AI API工具调用的参数。
在Python中调用AI大模型LLM(Large Language Model)的接口,通常涉及以下几个步骤: 确定接口规范: 首先,你需要明确所使用的AI大模型LLM提供的API接口文档。这些文档通常会详细说明接口的URL、请求方法(如GET、POST等)、请求头、请求体格式以及响应数据格式。 安装必要的Python库: 通常情况下,你需要使用requests库来发...
统一 LLM 调用的 Python 包:Aisuite。 近年来,大型语言模型(LLM)如雨后春笋般涌现,OpenAI、Anthropic、Google、AWS 等各大厂商纷纷推出强大的模型。 然而,开发者在调用这些模型时往往需要适配各自的接口,繁琐且效率低下。 为了解决这一痛点,吴恩达团队 推出了开源 Python 包:Aisuite,看名称就知道是一个AI套件。
A python调用本地LLM,ollama、GLM4;编程过程;6'后续设想:校对、10'3关键词,信息 412024-10 3 A idea 英语学习vs编程、AI、自动翻译 342024-10 4 AA炒股:一些消息分析:财政部动作预测;疯牛的热情;政策市;当前经济,财富分配-思 462024-10 5 A爬虫:价值?信息获得系统:记录即搜索 502024-10 6 AA新闻:学术酒...
A python调用本地LLM,ollama、GLM4;编程过程;6'后续设想:校对、10'3关键词,信息 20 2024-11 3 A idea 英语学习vs编程、AI、自动翻译 25 2024-11 4 A智能剪口播:功能;工具;2'autocut 37 2024-11 5 AA autocut 介绍;剪短视频的意义 42 2024-11 ...
import torch device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model_name = "deepseek-llm-7b-chat" # 是本地文件夹的名字 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to(device) ...
官方demohttps://github.com/lyogavin/Anima/blob/main/air_llm/examples/run_all_types_of_models.ipynb 这里使用百川本地 from airllm import AirLLMLlama2,AutoModel MAX_LENGTH = 128 # 默认会去抱脸网下载,很慢,而且需要xx上网 #model = AutoModel.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base", ...