LangChain Agents深入剖析及源码解密上(三)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了LangChain Agents深入剖析及源码解密上(三)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

AutoGPT案例V1版本
AutoGPT是一个实验性的开源应用程序,展示了GPT-4语言模型的功能,AutoGPT程序由GPT-4驱动,将大语言模型的思考链接在一起,以自主实现设定的任何目标。作为GPT-4完全自主运行的首批例子之一,AutoGPT突破了人工智能的可能性。LangChain框架复现了https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT,但是使用了LangChain框架的原始组件(LLM、PromptTemplates、VectorStores、Embeddings、Tools)。本节讲解一个AutoGPT案例的第一个版本,我们可以从这个案例的第一行代码开始去看。
首先,安装一些基本的包,包括langchain、google-search-results、faiss-cpu,faiss也可以使用GPU版本,openai、tiktoken也是很常用的包。Gavin大咖微信:NLP_Matrix_Space

1.	!pip install langchain google-search-results faiss-cpu openai tiktoken 

因为这边要跟网络进行链接,搜寻网络信息,所以这边有SERPAPI,无论是SERPAPI的API,还是OpenAI的API,都要保存环境变量,然后操作环境文件,获得相关的信息。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-606373.html

                    

到了这里,关于LangChain Agents深入剖析及源码解密上(三)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 神秘解密:stressapptest源码Logger日志操作深度剖析

    stressapptest 是一个用于测试系统稳定性和可靠性的开源应用程序。它通过模拟在系统上运行的压力,并检查系统在这种严格条件下的稳定性。stressapptest 是一个非常有用的工具,可以在不同环境中对系统进行稳定性测试和故障排除。 Logger类的定义,它提供了日志记录的功能和

    2024年04月12日
    浏览(26)
  • LangChain(5)Conversational Agents

    Large Language Models (LLMs) 在语义知识方面表现不错,但也有一些不足,如:不能正确计算数学公式、无法获取最新知识新闻 通过 Agents 可以赋予 LLMs 更多能力,让LLM能够计算、上网查询 上面的 tools 中只有math_tool,所以 zero_shot_agent 只能做计算,不能回答其它常识问题,可以在

    2024年02月16日
    浏览(37)
  • SpringBoot 原理深入及源码剖析

    SpringBoot 依赖管理 SpringBoot 项目间接继承 spring-boot-dependencies,该文件对常用技术框架进行了统一版本管理,所以在SpringBoot 项目 pom.xml 引入spring-boot-dependencies管理的依赖文件不需要标注依赖文件版本号。引入 starter 就可以实现对应场景开发,而不需要额外导入相关依赖文件。

    2024年02月02日
    浏览(78)
  • (五)Flask之深入剖析路由源码

    路由(Route)这个概念在所有web框架中都非常重要,它是用于定义URL和对应的处理函数(视图)之间的映射关系。通过定义路由,可以使web框架应用程序能够响应不同的URL请求,并执行相应的逻辑。 在Flask项目(比如下面这个hello world项目)刚启动时,Flask内部肯定会将所有的

    2024年02月15日
    浏览(41)
  • 【AI大模型应用开发】【LangChain系列】5. 实战LangChain的智能体Agents模块

    大家好,我是【同学小张】。持续学习,持续干货输出,关注我,跟我一起学AI大模型技能。 在我前面的MetaGPT系列文章中,已经对智能体有了一个认知,重温一下: 智能体 = LLM+观察+思考+行动+记忆 将大语言模型作为一个推理引擎。给定一个任务,智能体自动生成完成任务所

    2024年03月09日
    浏览(61)
  • LangChain大型语言模型(LLM)应用开发(六):Agents

    LangChain是一个基于大语言模型(如ChatGPT)用于构建端到端语言模型应用的 Python 框架。它提供了一套工具、组件和接口,可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互,将多个组件链接在一起,以便在不同的

    2024年02月16日
    浏览(44)
  • LangChain-10 Agents langchainhub 共享的提示词Prompt

    LangChainHub 的思路真的很好,通过Hub的方式将 Prompt 共享起来,大家可以通过很方便的手段,短短的几行代码就可以使用共享的 Prompt 。 我个人非常看好这个项目。 官方推荐使用LangChainHub,但是它在GitHub已经一年没有更新了, 倒是数据还在更新。 为了防止大家不能访问,我这

    2024年04月10日
    浏览(48)
  • 自然语言处理从入门到应用——LangChain:代理(Agents)-[代理类型]

    分类目录:《大模型从入门到应用》总目录 LangChain系列文章: 基础知识 快速入门 安装与环境配置 链(Chains)、代理(Agent:)和记忆(Memory) 快速开发聊天模型 模型(Models) 基础知识 大型语言模型(LLMs) 基础知识 LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM(

    2024年02月15日
    浏览(58)
  • 自然语言处理从入门到应用——LangChain:代理(Agents)-[基础知识]

    分类目录:《大模型从入门到应用》总目录 LangChain系列文章: 基础知识 快速入门 安装与环境配置 链(Chains)、代理(Agent:)和记忆(Memory) 快速开发聊天模型 模型(Models) 基础知识 大型语言模型(LLMs) 基础知识 LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM(

    2024年02月13日
    浏览(78)
  • 【.NET源码解读】深入剖析中间件的设计与实现

    .NET本身就是一个基于中间件(middleware)的框架,它通过一系列的中间件组件来处理HTTP请求和响应。在之前的文章《.NET源码解读kestrel服务器及创建HttpContext对象流程》中,已经通过源码介绍了如何将HTTP数据包转换为.NET的HttpContext对象。接下来,让我们深入了解一下.NET是如何

    2024年02月11日
    浏览(43)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包