动画设计工资,济南优化网站关键词,重庆建设工程招标投标网,上传空间站的注意事项LangChain系列文章
LangChain 实现给动物取名字#xff0c;LangChain 2模块化prompt template并用streamlit生成网站 实现给动物取名字LangChain 3使用Agent访问Wikipedia和llm-math计算狗的平均年龄LangChain 4用向量数据库Faiss存储#xff0c;读取YouTube的视频文本搜索I…LangChain系列文章
LangChain 实现给动物取名字LangChain 2模块化prompt template并用streamlit生成网站 实现给动物取名字LangChain 3使用Agent访问Wikipedia和llm-math计算狗的平均年龄LangChain 4用向量数据库Faiss存储读取YouTube的视频文本搜索Indexes for information retrieveLangChain 5易速鲜花内部问答系统LangChain 6根据图片生成推广文案HuggingFace中的image-caption模型LangChain 7 文本模型TextLangChain和聊天模型ChatLangChainLangChain 8 模型Model I/O输入提示、调用模型、解析输出LangChain 9 模型Model I/O 聊天提示词ChatPromptTemplate, 少量样本提示词FewShotPromptLangChain 10思维链Chain of Thought一步一步的思考 think step by stepLangChain 11实现思维树Implementing the Tree of Thoughts in LangChain’s ChainLangChain 12调用模型HuggingFace中的Llama2和Google Flan t5LangChain 13输出解析Output Parsers 自动修复解析器LangChain 14 SequencialChain链接不同的组件LangChain 15根据问题自动路由Router Chain确定用户的意图LangChain 16 通过Memory记住历史对话的内容LangChain 17 LangSmith调试、测试、评估和监视基于任何LLM框架构建的链和智能代理LangChain 18 LangSmith监控评估Agent并创建对应的数据库LangChain 19 Agents ReasonAction自定义agent处理OpenAI的计算缺陷LangChain 20 Agents调用google搜索API搜索市场价格 Reason Action在语言模型中协同推理和行动LangChain 21 Agents自问自答与搜索 Self-ask with searchLangChain 22 LangServe用于一键部署LangChain应用程序
1. tools 用于增强和扩展Agents
在Langchain框架中tools是一种重要的组件用于增强和扩展智能代理agent的功能。这些tools提供了一系列附加能力使得代理可以执行特定的任务处理复杂的数据类型或与外部服务进行交互。以下是对Langchain中tools的详细解释
定义和作用
定义tools在Langchain中指的是可以被智能代理用来执行特定操作或任务的功能模块或服务。作用这些工具使得代理不仅限于其内置的语言处理能力还可以执行更复杂的任务如数据分析、图像处理、网络搜索等。
类型和示例
数据处理工具用于处理和分析数据如数据清洗、格式转换、统计分析等。搜索工具使代理能够进行网络搜索获取信息或回答查询。交互工具用于提高与用户的交互效果如自然语言理解、情感分析等。API集成允许代理与外部API进行交互获取或发送数据。
实现方式
集成tools通常通过API或特定的编程接口集成到Langchain框架中。配置开发者可以根据需要配置和定制tools以适应特定的应用场景。
应用场景
多功能代理使用tools扩展代理的能力让其能处理更多类型的任务。特定任务针对特定的业务需求或技术挑战定制相应的tools。用户体验通过交互和数据处理工具提高代理与用户互动的质量和效果。
优势和局限性
优势提供灵活性和扩展性使代理能够适应多种不同的任务和场景。局限性依赖外部服务或数据源可能带来安全性和可靠性方面的考虑。
结论
Langchain中的tools为开发者提供了一种强大的方式来增强智能代理的功能和适用范围。通过合理地选择和配置这些工具可以创建出能够处理复杂任务、提供丰富交互体验的高效智能代理。然而开发者需要考虑到集成外部工具的安全性和稳定性确保整体系统的可靠运行。
2. Langchain的tools的arxiv
在Langchain中arxiv是一种特定的工具tool用于与Arxiv API进行交互。Arxiv API是一个公开的接口允许用户访问Arxiv数据库中的大量科学论文和出版物。下面是对arxiv工具的详细介绍
Arxiv API Wrapper
功能ArxivAPIWrapper是一个封装器wrapper它简化了与Arxiv API的交互使得在Langchain中可以方便地获取论文信息。用途通过这个工具Langchain智能代理可以查询Arxiv数据库获取特定论文的信息如标题、作者、摘要、发表日期等。
使用方式
初始化首先需要创建ArxivAPIWrapper的实例。这通常在初始化智能代理时通过load_tools函数完成。查询可以通过传递论文的唯一标识符如arXiv ID来查询特定论文的详细信息。
示例应用
论文摘要获取可以获取指定论文的摘要用于了解论文的主要内容和贡献。作者信息查询可以检索特定作者的发布论文列表或其研究领域。论文搜索支持按关键词或其他条件搜索相关论文。
优点
直接访问提供了直接访问科学论文数据库的便利方便在智能代理中嵌入学术研究的功能。自动化信息检索可以自动化地检索和处理大量学术数据提高效率。
使用场景
学术研究辅助用于帮助研究人员快速找到相关的学术资料。教育和学习在教育应用中可以用于获取特定领域的最新研究成果。
注意事项
版权和使用限制在使用Arxiv API获取的数据时需要遵守相关的版权和使用条款。数据准确性虽然Arxiv提供的是学术论文但用户在使用这些信息时仍需自行判断其准确性和可靠性。
总的来说Langchain中的arxiv工具提供了一个方便的接口让智能代理能够轻松访问和利用Arxiv上的丰富学术资源。
3. 代码实现
读取paper 的信息 Large Language Models
Tools/chat_tools_arxiv.py这段代码主要用于演示如何使用Langchain结合OpenAI聊天模型和Arxiv API来获取论文相关的信息。代码中包含了从加载环境变量、初始化智能代理到使用API获取数据的完整流程。
from langchain.llms import OpenAI # 导入Langchain库的OpenAI模块提供与OpenAI模型的交互功能
from langchain.prompts import PromptTemplate # 导入用于创建和管理提示模板的模块
from langchain.chains import LLMChain # 导入用于构建基于大型语言模型的处理链的模块
from dotenv import load_dotenv # 导入dotenv库用于从.env文件加载环境变量管理敏感数据如API密钥
from langchain.chat_models import ChatOpenAI # 导入用于创建和管理OpenAI聊天模型的类
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools # 导入用于初始化智能代理和加载工具的函数
from langchain.utilities import ArxivAPIWrapper # 导入Arxiv API的包装器用于与Arxiv数据库交互load_dotenv() # 调用dotenv函数加载.env文件中的环境变量llm ChatOpenAI(temperature0.0) # 创建一个温度参数为0.0的OpenAI聊天模型实例温度0意味着输出更确定性
tools load_tools([arxiv]) # 加载Arxiv工具以便代理可以访问Arxiv数据库信息agent_chain initialize_agent(tools,llm,agentAgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,verboseTrue, # 初始化一个智能代理使用零次学习的方式来根据描述做出反应
)paper 2307.05782
response agent_chain.run(请描述论文的主要内容 paper) # 运行代理链获取指定论文ID的内容描述
print(response) # 打印论文描述的响应arxiv ArxivAPIWrapper()
docs arxiv.run(paper) # 使用Arxiv API获取特定论文的详细信息
print(docs) # 打印论文的详细信息author arxiv.run(Michael R. Douglas) # 使用Arxiv API获取指定作者的信息
print(author) # 打印作者信息nondocs arxiv.run(1605.08386WWW) # 尝试使用一个非标准格式的ID来获取信息可能无法正确检索
print(nondocs) # 打印这次非标准检索的结果
运行结果如下
(develop)⚡ % python Tools/chat_tools_arxiv.py ~/Workspace/LLM/langchain-llm-app Entering new AgentExecutor chain...
I need to find the main content of the paper with the given arXiv ID.
Action: arxiv
Action Input: 2307.05782
Observation: Published: 2023-10-06
Title: Large Language Models
Authors: Michael R. Douglas
Summary: Artificial intelligence is making spectacular progress, and one of the best
examples is the development of large language models (LLMs) such as OpenAIs
GPT series. In these lectures, written for readers with a background in
mathematics or physics, we give a brief history and survey of the state of the
art, and describe the underlying transformer architecture in detail. We then
explore some current ideas on how LLMs work and how models trained to predict
the next word in a text are able to perform other tasks displaying
intelligence.
Thought:The main content of the paper is about large language models, specifically focusing on the development of OpenAIs GPT series. It provides a history and survey of the state of the art, describes the transformer architecture, and explores current ideas on how LLMs work and their ability to perform various tasks displaying intelligence.
Final Answer: The main content of the paper is about large language models, with a focus on OpenAIs GPT series and their underlying transformer architecture. Finished chain.
The main content of the paper is about large language models, with a focus on OpenAIs GPT series and their underlying transformer architecture.
(develop)⚡ % python Tools/chat_tools_arxiv.py ~/Workspace/LLM/langchain-llm-app
Published: 2023-10-06
Title: Large Language Models
Authors: Michael R. Douglas
Summary: Artificial intelligence is making spectacular progress, and one of the best
examples is the development of large language models (LLMs) such as OpenAIs
GPT series. In these lectures, written for readers with a background in
mathematics or physics, we give a brief history and survey of the state of the
art, and describe the underlying transformer architecture in detail. We then
explore some current ideas on how LLMs work and how models trained to predict
the next word in a text are able to perform other tasks displaying
intelligence.
(develop)⚡ % python Tools/chat_tools_arxiv.py ~/Workspace/LLM/langchain-llm-app
Published: 2006-02-24
Title: Understanding the landscape
Authors: Michael R. Douglas
Summary: Based on comments made at the 23rd Solvay Conference, December 2005,
Brussels.Published: 2005-08-09
Title: Random algebraic geometry, attractors and flux vacua
Authors: Michael R. Douglas
Summary: This is a submission to the Encyclopedia of Mathematical Physics (Elsevier,
2006) and conforms to its referencing guidelines.Published: 2001-05-02
Title: D-Branes and N1 Supersymmetry
Authors: Michael R. Douglas
Summary: We discuss the recent proposal that BPS D-branes in Calabi-Yau
compactification of type II string theory are Pi-stable objects in the derived
category of coherent sheaves.
(develop)⚡ % python Tools/chat_tools_arxiv.py ~/Workspace/LLM/langchain-llm-app
No good Arxiv Result was found4. 根据给定的描述或指令理解并执行任务ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION
Langchain中的ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION是一种用于定义和构建智能代理agent的方法属于Langchain框架中的一个组件。它专注于实现代理的“零次学习”zero-shot learning能力即在没有针对具体任务进行专门训练的情况下根据描述直接做出反应和处理问题。下面详细解释这个概念
零次学习Zero-Shot Learning
定义零次学习是一种机器学习方法使得模型能够处理它在训练阶段没有直接见过的任务或数据。这种方法依赖于模型对问题的一般理解和处理能力。应用在Langchain中这意味着智能代理可以根据描述直接处理各种问题而不需要针对每种问题进行单独的训练。
Langchain中的ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION
作用这个模式使得代理能够根据给定的描述或指令理解并执行任务。代理会使用其内置的语言模型来解析和响应问题。实现通常这涉及到使用大型语言模型如GPT系列来解析自然语言描述并根据这些描述生成回应或执行操作。优势这种方法的优势在于灵活性和广泛的适用性代理不需要对每一种特定的任务类型进行训练即可应对新问题。局限性然而由于它依赖于模型的通用理解能力可能在特定、复杂或非常专业化的任务上不如专门训练的模型准确。
应用场景
多功能代理能够处理各种类型的查询和任务如信息检索、简单的数据分析、生成文本等。快速适应新任务在新场景或对新类型的问题作出响应时不需要额外的训练或配置。
结论
ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION在Langchain中为开发者提供了一种构建能够处理多种任务的通用智能代理的方法。这种方法特别适合于快速开发和部署、需要高度灵活性和广泛适用性的应用场景。然而对于需要高度专业化或极端精确度的任务可能需要考虑其他更专门化的解决方案。
代码
https://github.com/zgpeace/pets-name-langchain/tree/develop
参考
https://python.langchain.com/docs/integrations/tools/arxiv
