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随着OpenAI的GPT-4这样的大型语言模型LLMs已经风靡全球现在让它们自动执行各种任务如回答问题、翻译语言、分析文本等。LLMs是在交互上真正体验到像“人工智能”。
如何管理这些模块呢
LangChain在这方面发挥重要作用。LangChain使构建由LLMs驱动的应用程序变得简单使用LangChain可以在统一的界面中轻松与不同类型的LLMs进行交互管理模型版本管理对话版本并将LLMs连接在一起。
from langchain.llms import OpenAI
llm OpenAI(openai_api_key...)用tool 构建自定义的tools
LangChain可以连接到自己定义的工具也可以连接到内嵌的tool提供商。这里介绍一种简单的构造方法。
定义引用需要用的模块
from langchain.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain.tools import BaseTool, StructuredTool, tool
自带的工具并不能解决我们面临的问题就需要自己构造自己的tools怎么构造呢
tool装饰器是一种简单的方法工具的name就是函数名称以下你可以看到tool需要的参数。
定义一个简单返回字符串的搜索工具为了简单起见并没有实现真正搜索。
# 使用tool装饰器
tool
def search(query: str) - str: Look up things online.return Wellcome LangChain! This is a search tool example.print(search.name)
print(search.description)
print(search.args)这会得到类似这样的输出表明工具的属性参数
search
search(query: str) - str - Look up things online.
{query: {title: Query, type: string}}当我们测试工具时例如随便输入字符串
print(search.invoke(test))都得到类似的输出
Wellcome LangChain! This is a search tool example.
LangChain是一个Python框架可以使用LLMs构建应用程序。它与各种模块连接使与LLM和提示管理一切变得简单。
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