Bu yazıda LangChain'deki acenteleri olası tüm yönleriyle tartışacağız
LangChain'de Ajan nedir?
Bazı uygulamalar yalnızca önceden belirlenmiş zincirlere ihtiyaç duymaz, aynı zamanda kullanıcının girişine bağlı olarak bilinmeyen bir zincire de ihtiyaç duyar. Böyle bir durumda “ ajan Araca erişen ve kullanıcının girdisine ve ne istediğine göre hangi aracın gerekli olduğuna karar veren kişi. Bir araç seti temel olarak belirli bir hedefi gerçekleştirmek için gereken bir takım araçlardır ve bir araç setinde 3-5 araç bulunur.
LangChain Ajan Türleri
İki ana ajan vardır:
- Eylem Aracıları
- Planla ve Yürüt Aracıları
Eylem Ajanları: Bu aracılar, adım adım gerçekleştirilecek eylemlere karar verir, her adımı değerlendirir ve ardından onu yürütür ve aracının birkaç adım içeren sözde kodunu tartışırsak bir sonraki adıma geçer.
- Kullanıcıdan girdi alınır.
- Aracı, araca ve ne tür bir aracın gerekli olduğuna karar verir.
- Bu araç giriş aracıyla çağrılır ve gözlem kaydedilir.
- Geçmiş aracı, gözlem aracı ve girdi aracı aracıya geri iletilir.
- Temsilci bu araçtan çıkmaya karar verene kadar işlemi tekrarlayın.
Planla ve Yürüt Aracıları: Bu temsilciler önce gerçekleştirilecek eyleme karar verir ve ardından tüm bu eylemleri gerçekleştirir.
- Kullanıcı girişi alınır.
- Aracı, yürütülecek tüm adımları listeler.
- Yürütücü, adımları yürüterek adımların listesini gözden geçirir.
Aracı Kurulumu
Aracıyı kurmadan önce en son sürümünü yüklemeniz gerekir. Python işletim sisteminize göre.
Adım 1: Paketlerin Kurulumu
Öncelikle bunun için bir ortam oluşturmamız gerekiyor. LangChain, google-search-results ve openai’yi “” üzerinden kurmamız gerekiyor. pip ' emretmek:
! pip düzenlemek uzun zincir
! pip düzenlemek google-arama-sonuçları
! pip düzenlemek açık
Gerekli kitaplıkları içe aktarma:
langchain.schema'dan SystemMessage'ı içe aktarınlangchain.agents'tan OpenAIFunctionsAgent, AgentExecutor'u içe aktarın
langchain.agents içe aktarma aracından
langchain.chat_models'den ChatOpenAI'yi içe aktarın
yeniden içe aktar
getpass'tan getpass'ı içe aktar
2. Adım: Gizli API'nizi edinin
Ortamı kurduktan sonra artık OpenAI Platformundan gizli API anahtarlarını almanız gerekiyor:
llm = ChatOpenAI ( openai_api_key =openai_api_anahtarı, sıcaklık = 0 )
Adım 3: Aracı Başlatma
Daha sonra bir dizenin uzunluğunu elde etmek için basit Python kodu yazarak bir araç tanımlayalım.
def get_word_string ( kelime: str ) - > dahili:
'' 'bana bir ipin uzunluğunu ver.' ''
geri dönmek sadece ( kelime )
araçlar = [ get_word_string ]
4. Adım: Bilgi İstemi Şablonu Oluşturun
Aracı tanımladıktan sonra, bunun için bir Bilgi İstemi Şablonu oluşturun. “OpenAIFunctionsAgent.create_prompt()” şablonu otomatik olarak oluşturacak yardımcı işlev.
istem = OpenAIFunctionsAgent.create_prompt ( sistem mesajı =system_message )
Adım 5: Aracı Oluşturma
Artık tüm parçaları sonuçlandırabilir ve adı verilen işlevi kullanarak bir aracı oluşturabiliriz. “OpenAIFunctionsAgent()” .
Adım 6: Çalışma Zamanını Ayarlama
Başarılı bir aracı oluşturduysanız, aracı için bir çalışma zamanı oluşturun, bunun için “AgentExecutor” aracının çalışma zamanı olarak kullanılır.
Adım 7: Aracı Testi
Runtime'ı oluşturduktan sonra şimdi aracıyı test etme zamanı geldi.
Adım 2'de doğru API anahtarını eklediyseniz bir yanıt alacaksınız.
Çözüm
Bu makale birçok açıdan örneklendirilmiştir; öncelikle LangChain'in ne olduğunu ve nasıl çalıştığını gösterir, ardından LangChain'deki aracılara geçer ve LangChain'deki aracıların amacını tartışır ve iki ana aracı türü hakkında bilgi içerir. “Eylem Ajanları” Ve “Planla ve Uygula Ajanlar” LangChain'de kullanılan ve kodun yürütülmesinin sonunda LangChain'de bir temsilci kurmak olmuştur.