陕煤化建设集团铜川分公司网站老哥们给个关键词
GPT实战系列-LangChain构建自定义Agent
LangChain
GPT实战系列-LangChain如何构建基通义千问的多工具链
GPT实战系列-构建多参数的自定义LangChain工具
GPT实战系列-通过Basetool构建自定义LangChain工具方法
GPT实战系列-一种构建LangChain自定义Tool工具的简单方法
GPT实战系列-搭建LangChain流程简单应用
GPT实战系列-简单聊聊LangChain搭建本地知识库准备
GPT实战系列-LangChain + ChatGLM3构建天气查询助手
GPT实战系列-大模型为我所用之借用ChatGLM3构建查询助手
GPT实战系列-简单聊聊LangChain
大模型查询工具助手之股票免费查询接口
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。
定义Tools
同前篇所示，实现一个自定义工具 Tools，首先需要做一些配置初始化的工作，导入langchain相关的包。
from langchain.agents import tool@tool
def get_word_length(word: str) -> int:"""Returns the length of a word."""return len(word)tools = [get_word_length]
构建Prompt
实现代码，创建Prompt模版，配置大模型，以及输出解析函数。
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholderprompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system","You are very powerful assistant, but don't know current events",),("user", "{input}"),MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad"),]
)
加载LLM
Langchain对OpenAI支持最好，其他的，包括国产模型支持很弱，慎用。
from langchain_openai import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)创建自定义Agent
把各碎片链接起来，建立Agent，
from langchain.agents.format_scratchpad.openai_tools import (format_to_openai_tool_messages,
)
from langchain.agents.output_parsers.openai_tools import OpenAIToolsAgentOutputParser
from langchain.agents import AgentExecutoragent = ({"input": lambda x: x["input"],"agent_scratchpad": lambda x: format_to_openai_tool_messages(x["intermediate_steps"]),}| prompt| llm_with_tools| OpenAIToolsAgentOutputParser()
)agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
print(list(agent_executor.stream({"input": "How many letters in the word eudca"})))输出结果：
> Entering new AgentExecutor chain...Invoking: `get_word_length` with `{'word': 'eudca'}`5There are 5 letters in the word "eudca".> Finished chain.
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。
觉得有用 收藏 收藏 收藏
点个赞 点个赞 点个赞
End
GPT专栏文章：
GPT实战系列-实战Qwen通义千问在Cuda 12+24G部署方案_通义千问 ptuning-CSDN博客
GPT实战系列-ChatGLM3本地部署CUDA11+1080Ti+显卡24G实战方案
GPT实战系列-Baichuan2本地化部署实战方案
GPT实战系列-让CodeGeeX2帮你写代码和注释_codegeex 中文-CSDN博客
GPT实战系列-ChatGLM3管理工具的API接口_chatglm3 api文档-CSDN博客
GPT实战系列-大话LLM大模型训练-CSDN博客
GPT实战系列-LangChain + ChatGLM3构建天气查询助手
GPT实战系列-大模型为我所用之借用ChatGLM3构建查询助手
GPT实战系列-P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型，到底做了什么？(二)
GPT实战系列-P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型，到底做了什么？(一)
GPT实战系列-ChatGLM2模型的微调训练参数解读
GPT实战系列-如何用自己数据微调ChatGLM2模型训练
GPT实战系列-ChatGLM2部署Ubuntu+Cuda11+显存24G实战方案
GPT实战系列-Baichuan2等大模型的计算精度与量化
GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，Reward Modeling，RLHF
GPT实战系列-探究GPT等大模型的文本生成-CSDN博客