Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về các đại lý trong LangChain từ mọi khía cạnh có thể
Đại lý trong LangChain là gì?
Một số ứng dụng không chỉ yêu cầu các chuỗi được xác định trước mà còn yêu cầu một chuỗi không xác định phụ thuộc vào đầu vào của người dùng. Đối với trường hợp như vậy, có một “ đại lý ” người truy cập công cụ và quyết định công cụ nào được yêu cầu tùy theo thông tin đầu vào của người dùng và những gì họ yêu cầu. Bộ công cụ về cơ bản là một bộ công cụ cần thiết để thực hiện một mục tiêu cụ thể và có 3-5 công cụ trong một bộ công cụ.
Các loại đại lý LangChain
Có 2 đại lý chính:
- Tác nhân hành động
- Đại lý lập kế hoạch và thực thi
Đại lý hành động: Các tác nhân này quyết định các hành động thực hiện từng bước đánh giá từng bước, sau đó thực hiện nó và chuyển sang bước tiếp theo nếu chúng ta thảo luận về mã giả của tác nhân bao gồm một vài bước
- Đầu vào được nhận từ người dùng.
- Tác nhân quyết định công cụ và loại công cụ nào được yêu cầu.
- Công cụ đó được gọi bằng công cụ nhập liệu và quan sát được ghi lại.
- Công cụ lịch sử, công cụ quan sát và công cụ nhập liệu được chuyển lại cho tổng đài viên.
- Lặp lại quy trình cho đến khi tác nhân quyết định thoát khỏi công cụ này.
Đại lý lập kế hoạch và thực hiện: Các tác nhân này trước tiên quyết định một hành động cần thực hiện và sau đó thực hiện tất cả các hành động đó.
- Đầu vào của người dùng được nhận.
- Tác nhân liệt kê tất cả các bước cần thực hiện.
- Người thi hành xem qua danh sách các bước và thực hiện chúng.
Đại lý thiết lập
Trước khi thiết lập tác nhân, bạn cần cài đặt phiên bản mới nhất của Python theo hệ điều hành của bạn.
Bước 1: Cài đặt gói
Đầu tiên, chúng ta phải thiết lập một môi trường cho việc này, chúng ta phải cài đặt LangChain, google-search-results và openai thông qua “ pip ' yêu cầu:
! pip cài đặt chuỗi lang
! pip cài đặt kết quả tìm kiếm của google
! pip cài đặt openai
Nhập các thư viện cần thiết:
từ nhập langchain.schema SystemMessagetừ langchain.agents nhập OpenAIFunctionsAgent, AgentExecutor
từ công cụ nhập langchain.agents
từ langchain.chat_models nhập ChatOpenAI
nhập lại
từ getpass nhập getpass
Bước 2: Nhận API bí mật của bạn
Sau khi thiết lập môi trường, bây giờ bạn phải lấy các khóa API bí mật từ Nền tảng OpenAI:
llm = Trò chuyệnOpenAI ( openai_api_key =openai_api_key, nhiệt độ = 0 )
Bước 3: Công cụ khởi tạo
Tiếp theo, hãy xác định một công cụ, viết mã Python đơn giản để lấy độ dài của chuỗi.
chắc chắn get_word_string ( từ: str ) - > int:
'' 'cho tôi độ dài của một sợi dây.' ''
trở lại chỉ một ( từ )
công cụ = [ get_word_string ]
Bước 4: Tạo mẫu lời nhắc
Sau khi xác định công cụ, hãy thiết lập Mẫu lời nhắc cho việc này, hãy sử dụng “OpenAIFunctionsAgent.create_prompt()” chức năng trợ giúp sẽ tự động tạo mẫu.
nhắc = OpenAIFunctionsAgent.create_prompt ( tin nhăn hệ thông =tin nhắn hệ thống )
Bước 5: Tạo đại lý
Bây giờ chúng ta có thể kết luận tất cả các phần và tạo một tác nhân bằng cách sử dụng một hàm có tên “OpenAIFunctionsAgent()” .
Bước 6: Thiết lập thời gian chạy
Nếu bạn đã tạo một tác nhân thành công thì hãy tạo thời gian chạy cho tác nhân, vì ”AgentExecutor” này được sử dụng làm thời gian chạy cho tác nhân.
Bước 7: Kiểm tra tác nhân
Sau khi tạo Runtime, giờ là lúc kiểm tra tác nhân.
Nếu bạn đã chèn đúng khóa API ở Bước 2, bạn sẽ nhận được phản hồi.
Phần kết luận
Bài viết này đã được minh họa từ nhiều khía cạnh, đầu tiên là trình bày LangChain là gì và hoạt động như thế nào, sau đó chuyển sang các tác nhân trong LangChain và thảo luận về mục đích của các tác nhân trong LangChain và chứa thông tin về hai loại tác nhân chính “Đại lý hành động” Và “Đại lý lập kế hoạch và thực thi” được sử dụng trong LangChain và khi thực thi mã cuối cùng sẽ thành lập một đại lý trong LangChain