Meta Agent:就是基于用户Query,先联想相关的工具分类,并创建对应分类的Agent Category Agent:每个分类的Agent思考相关的工具,并初始化对应工具的Agent Tool Agent:每个工具的Agent召回相关的API,并合并进API候选池 以上的3类Agent都是基于大模型Prompt实现,具体指令详见anytool/prompt_template。虽然大模型推理成本较高,...
Meta Agent:就是基于用户Query,先联想相关的工具分类,并创建对应分类的Agent Category Agent:每个分类的Agent思考相关的工具,并初始化对应工具的Agent Tool Agent:每个工具的Agent召回相关的API,并合并进API候选池 以上的3类Agent都是基于大模型Prompt实现,具体指令详见anytool/prompt_template。虽然大模型推理成本较高,...
很早之前我们就聊过ToolFormer,Gorilla这类API调用的Agent范式,这一章我们针对真实世界中工具调用的以下几个问题,介绍微调(ToolLLM)和prompt(AnyTool)两种方案。真实世界的API数量庞大且多样:之前的多数工具调用论文,工具数量有限,工具相对简单具体,并且往往局限在某一个领域例如模型调用 多工具调用:解决一个问题往往需要...
publicclassToolExecutionRequest{// 工具调用的`id`(某些LLM不提供)privatefinalString id;// 要调用的工具名称,例如:`getWeather`privatefinalString name;// 工具的`参数`,例如:`{ "city": "London", "temperatureUnit": "CELSIUS" }`privatefinalString arguments; 你要用ToolExecutionRequest中的信息手动执行...
LLMs之ToolAgent:基于LangChain框架采用ChatGLM3通过调用自定义的工具实现ToolAgent的功能(arxiv论文查询、天气查询、数值计算等单工具调用或者多工具调用)输出详解实战基于LangChain框架采用ChatGLM3通过调用自定义的工具实现ToolAgent的功能(arxiv论文查询、天气查询、数值计算等单工具调用或者多工具调用)代码实战详解全部...
使用LangChain4J实现Agent与Tool调用 一些LLM除了生成文本,还可触发操作。 有一个被称为“工具(tools)”或“函数调用(function calling)”的概念。它允许LLM在必要时调用一或多个由开发者定义的工具。工具可以是任何东西:网页搜索、外部API调用、或执行一段特定代码等。LLM本身无法实际调用这些工具;它们会在响应中...
Tool是使用LangChain4J开发Agent应用的重头戏,也是Function calling调用后,实际的业务逻辑代码所在: 每一块Function calling的实作,都只是朴素的function,但这里出现了两个新的Annotation,@Tool与@P。 @Tool接受一段话,这与一般LLM对话中的提示词(Prompt)作用相当,不同的是@Tool里的文字是引导LLM能根据用户发来的上下...
但其实不论是prompt方案还是微调方案,其实都是LLM Agent应用中的工具调用规划这一个子模块,要真正搭建可以落地的大模型应用,需要更系统的整体设计,这块我们放在下一章说~ 想看更全的大模型相关论文梳理·微调及预训练数据和框架·AIGC应用,移步Github >>DecryPrompt...
解密Prompt系列13. LLM Agent-指令微调方案: Toolformer & Gorilla,Toolformer的创新主要在使用模型的Few-shot理解能力,使用少量的人工标注样本制造大量的自监督样本。这样Tooformer理论上可以支持任
为了促进开源LLMs的工具使用能力,我们引入了ToolLLM,这是一个数据构建、模型训练和评估的通用工具使用框架。 我们首先介绍 ToolBench,这是一个供工具使用的指令调整数据集,它是使用 ChatGPT 自动创建的。 具体来说,我们从 RapidAPI Hub 收集了 16,464 个真实世界的RESTful API,涵盖 49 个类别,然后提示 ChatGPT ...