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。
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
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。
(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
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