云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版agent 的相关内容

文章 2025-03-20 来自：开发者社区

如何看待LangChain与智能Agent，二者有什么区别

1、定义与核心功能 LangChain: 定义: LangChain是一种用于构建复杂语言模型的框架或方法，专注于自然语言处理（NLP）任务。核心功能: 它通过链式结构连接多个模型或组件，实现更复杂的语言处理任务，如问答系统、对话生成、文本摘要等。技术基础: 通常基于先进的NLP模型，如Transformer架构...

文章 2024-10-12 来自：开发者社区

LangChain-26 Custom Agent 自定义一个Agent并通过@tool绑定对应的工具同时让大模型自己调用编写的@tools函数

安装依赖 pip install -qU langchain-core langchain-openai ...

文章 2024-10-12 来自：开发者社区

LangChain-24 Agengts 通过TavilySearch Agent实现检索内容并回答 AgentExecutor转换Search 借助Prompt Tools工具

安装依赖 pip install -qU langchain-core langchain-openai • 1 ...

文章 2024-10-11 来自：开发者社区

LangChain-15 Manage Prompt Size 管理上下文大小，用Agent的方式询问问题，并去百科检索内容，总结后返回

背景描述这一节内容比较复杂：涉及到使用工具进行百科的检索（有现成的插件）有AgentExecutor来帮助我们执行后续由于上下文过大，我们通过计算num_tokens，来控制我们的上下文安装依赖 pip ins...

文章 2024-10-11 来自：开发者社区

LangChain-10(2) 加餐编写Agent获取本地Docker运行情况无技术含量只是思路

可以先查看上一节内容，会对本节有更好的理解。安装依赖 pip install langchainhub ...

文章 2024-09-26 来自：开发者社区

深入浅出 LangChain 与智能 Agent：构建下一代 AI 助手

我们小时候都玩过乐高积木。通过堆砌各种颜色和形状的积木，我们可以构建出城堡、飞机、甚至整个城市。现在，想象一下如果有一个数字世界的乐高，我们可以用这样的“积木”来构建智能程序，这些程序能够阅读、理解和撰写文本，甚至与我们对话。这就是大型语言模型（LLM）能够做到的，比如 GPT-4，它就像是一套庞大的乐高积木套装，等待我们来发掘和搭建。 LangChain 概念和结...

文章 2024-08-23 来自：开发者社区

AI大模型企业应用实战-为Langchain Agent添加记忆功能

0 前言在开发复杂的AI应用时,赋予Agent记忆能力是一个关键步骤。这不仅能提高Agent的性能,还能使其在多轮对话中保持上下文连贯性。本文将详细介绍如何在Langchain框架中为Agent添加记忆功能,并深入解析每个步骤的原理和最佳实践。 Agent记忆功能的核心组件在Langchain中，构建具有记忆功能的Agent主要涉及三个核心组件: 工具(Tools): Agent...

文章 2024-08-15 来自：开发者社区

langchain 入门指南 - 使用 Agent

Agent 的核心思想是使用 LLM 来选择要采取的一系列动作。在前面学习过的 Chain 中，一系列操作是硬编码的，而 Agent 使用 LLM 作为推理引擎来确定采取哪些操作以及采取的顺序。实例下面的例子中，我们询问了 LLM 一个问题：“今天广州适合穿什么？”。 LLM 因为无法知道当前广州的天气情况，所以它会调用一个函数 query_web 来获取广...

文章 2024-07-24 来自：开发者社区

云计算Agent问题之LangChain中Agent的核心思想如何解决

问题一：Agent的工具箱里装有什么？ Agent的工具箱里装有什么？参考回答： Agent的工具箱里装的是LangChain提供的各种“积木”，如Models、Prompts、Indexes等。关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/627523 问...

文章 2024-07-24 来自：开发者社区

LangChain与智能Agent构建问题之MetaGPT中工程师智能体代码错误如何解决

问题一：MetaGPT中的智能体如何减少无效交流？ MetaGPT中的智能体如何减少无效交流？参考回答：通过角色扮演构架，智能体在MetaGPT中被分配了明确的角色和职责，这有助于减少无效交流，并降低大模型产生幻觉的风险。关于本问题的更多问答可点击原文查看： https://developer.aliyun.com/as...