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利用Langchain构建网页内容摘要Agent

去年的时候我写过一篇关于OpenAi Function Call的实践文章,就是用Function Call的功能实现抓取并总结网页内容的功能,具体可以参考[ChatGPT函数调用初体验:让ChatGPT具备抓取网页文本的能力],当时写了还算比较多的代码,最近在学习了LangChain的使用后,发现LangChain封装的很好了,同样的功能几乎不需要写太多的代码了。

接下来我们还是以抓取并总结网页内容的Agent为例,来看下使用LangChain如何实现类似的功能,当然你要看懂这篇文章,必须对LangChain有一定的了解,如果完全没有任何了解,建议先去看下[LangChain官网]的一些入门概念,废话不说我们直接开始。

网页加载工具定义

我们首先就是要定义个可以加载到网页内容的工具,这次我们直接使用LangChain提供好的WebBaseLoader。另外借助LangChain的装饰器@tool,我也仅需要正常写一个函数并表明出入参类型和功能即可,不用提供像之前那样复杂的函数定义schema。

@tool
def web_loader(url: str) -> str:
    """抓取url对应网页的内容"""
    loader = WebBaseLoader(url)
    docs = loader.load()
    return docs[0].page_content

创建llm并绑定工具

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", max_tokens=4096)
tools = [web_loader]
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

llm我使用的是OpenAi的gpt3.5,你也可以使用其他模型,另外ChatOpenAI有很多其他参数可调,你可以按自己需求调整。这里最关键的一步,就是需要将llm和工具用bind_tools()绑定在一起,不绑定的话后续llm是不知道有哪些tool可以调用的。

创建prompt

有些同学说prompt不是就一句话的事吗,还需要单独写! 我开始也是随意创建了一个prompt,结果调用报错了。 原来带有函数调用Agent的prompt是有特殊要求的,其中除了要包含input之外,还需要包含agent_scratchpad占位符,agent_scratchpad的作用就是在prompt留出函数调用中间结果的位置:

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            "你是一个擅长对长文做总结的智能助手,可以精确提炼出长文中的要点。注意,请使用markdown格式返回结果。",
        ),
        ("placeholder", "{chat_history}"),
        ("user", "{input}"),
        MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad"),
    ]
)

创建Agent并执行

agent 可以直接调用LangChain提供的create_tool_calling_agent方法,创建。

agent = create_tool_calling_agent(llm_with_tools, tools, prompt)

agent创建好之后,必须创建agent执行器才可以执行,这里直接实例化AgentExecutor即可。

agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=False)

直接invoke下就可以看到我们想要的结果了~~

agent_executor.invoke(
    {
        "input": "这个链接讲了什么内容? https://blog.csdn.net/xindoo/article/details/138356308?spm=1001.2014.3001.5501"
    }
)


{'input': '这个链接讲了什么内容? https://blog.csdn.net/xindoo/article/details/138356308?spm=1001.2014.3001.5501',
 'output': '这篇博文介绍了一个命令行工具ShellGPT,它是一个开源软件,可以帮助用户快速生成 shell 命令、代码片段和文档,无需再依赖外部资源(如 Google 搜索)。以下是该文章的主要内容:\n\n- ShellGPT的配置安装:支持 Linux、macOS、Windows 等操作系统,安装简单,只需使用pip安装即可。\n- 函数调用:ShellGPT允许执行系统中的函数,如播放音乐、打开网页或执行 shell 命令。提供了一些高级配置选项。\n- 角色管理:用户可以创建自定义角色,这些角色可以用来生成代码、执行 shell 命令或满足特定需求。用户可以使用命令指定特定的角色执行指令。\n- 聊天功能:用户可以和GPT进行聊天,支持单轮聊天和多轮聊天模式。\n- 写命令并执行:用户可以借助GPT的编码能力写脚本或命令,并执行。\n- 其他功能:文章提及了一些其他细节和功能,如如何通过 API从 0 到 1 构建本地 GPTs、GPT每日面试题等。\n\n总的来说,ShellGPT是一个实用的工具,可以帮助用户在命令行环境下更高效地生成命令和代码,同时还提供了一些高级功能和配置选项。'}

至此我们就完整的创建了一个可以总结网页内容的Agent,完整代码我放Github github.com/xindoo/Lang…上了,有需要可以自取。 在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏,我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们,来看看有哪些东西。

1.学习路线图

在这里插入图片描述

第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己整理的大模型视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档,有几百本,都是目前行业最新的。
在这里插入图片描述

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
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👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
在这里插入图片描述

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式:
😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

在这里插入图片描述


http://www.kler.cn/a/388796.html

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