importcom.langchain.agents.Agent;importcom.langchain.agents.AgentExecutor;importcom.langchain.agents.AgentType;importcom.langchain.llms.LargeLanguageModel;importcom.langchain.tools.Tool;importjava.util.Arrays;importjava.util.List;publicclassAgentCreator{publicstaticAgentcreateAgent(LargeLanguageModel llm,Lis...
本文深入探讨了Langchain4框架中Agent与Tools的协同应用机制,并通过具体示例展示了其在实际应用中的效果。随着AI技术的不断发展,Agent与Tools的协同应用将越来越广泛,为AI应用带来更多可能性。未来,我们可以期待更多创新的Agent与Tools组合出现,共同推动AI应用向更高层次发展。在探索Langchain4框架的过程中,我们不难发现,...
from_agent_and_tools(agent=agent, tools=tools, verbose=True, max_iterations=1) 我们除了可以自定义 Tools,Langchain 也内置了 ReAct Agent 的实现和一些实用的工具类: from langchain.agents import initialize_agent from langchain.agents import AgentType from langchain.agents import load_tools # 定义...
基于LLaMA + LangChain 的 Agents 实现已经有大佬做过了,链接如下: 本文主要聚焦 ChatGLM2,原因主要有以下两点: ChatGLM2-6B 的使用非常新手友好,部署、p-tuning、Finetune方便,支持低精度推理。 ChatGLM 系列模型对中文的支持较好,原因是训练时加入了较多中文语料,并且进行过 RLHF 更多ChatGLM2 测评以及和 baich...
Langchain使用自己定义的tool 快速开始 tool是agent可用于与世界交互的功能。这些工具可以是通用实用程序(例如搜索)、其他链,甚至是其他代理。 目前,可以使用以下代码片段加载工具: fromlangchain.agentsimportload_tools tool_names=[...]tools=load_tools(tool_names)...
importasynciofromlangchain_openaiimportChatOpenAIfromlangchain.agentsimporttoolfromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplate, MessagesPlaceholderfromlangchain.agents.format_scratchpad.openai_toolsimport( format_to_openai_tool_messages, )fromlangchain.agents.output_parsers.openai_toolsimportOpenAIToolsAgentOutput...
LangChain作为一款强大的应用开发框架,其Tools工具和Multi-Agent系统的结合为复杂任务的自动化处理提供了全新的解决方案。本文将深入探讨LangChain高阶应用中Tools工具与Multi-Agent系统的协同工作,通过实例解析如何高效利用这些组件,助力开源模型应用的高效落地。
from langchain.agents import AgentExecutor llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo-preview", temperature=0) # llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0) # 定义工具 @tool def get_word_length(word: str) -> int: """Returns the length of a word.""" ...
LangChain之工具Tools(下) SQLDatabase工具 在LangChain 中,SQLDatabase工具可以用来与SQL数据库进行交互。 SQLDatabase是数据库连接的包装器,为了与SQL数据库通信,它使用SQLAlchemy Core API 。 准备数据 这里先使用sqlite3数据库,创建一张user表,同时插入一些测试数据。
args_schema(Pydantic BaseModel), is optional but recommended and can be used to provide more information (e.g., few-shot examples) or validation for expected parameters. Before we create a tool, let’s set up our environment: fromlangchainimportLLMMathChainfromlangchain.agentsimportAgentType, ...