GPT实战系列-LangChain构建自定义Agent

news2024/11/18 0:48:47

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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。

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, MessagesPlaceholder

prompt = 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 ChatOpenAI

llm = 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 AgentExecutor

agent = (
    {
        "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。

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