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RAG routing全面总结
由于LlamaIndex的集成和配置相对复杂,且可能与LangChain的Chroma实例不直接兼容,为了避免过度冗余和增加复杂性,我将LlamaIndex的代码块注释掉,并用文字说明其概念。核心思想是LlamaIndex的RouterQueryEngine利用LLM选择最佳的QueryEngineTool,每个工具封装一个知识库的查询逻辑,与LangChain的Function Calling方
langchain三种message功能
调用测试。
基于langchain的 youtube多功能 Tool Calling Agent
安装库导入库本地执行可以先设置全局key。
langchain三种message功能
调用测试。
基于langchain构建简单的数学agent
经过测试add_numbers(加法函数)、subtract_numbers(减法函数)、multiply_numbers(乘法函数)和 divide_numbers(除法函数)应进行修改,以使用浮点转换来处理小数,更严格地验证输入,并为边缘情况提供清晰的错误消息。但是,如果工具返回复杂的输出(例如像 sum_numbers_with_complex_output 中的字典),你就需要切换到像 G
到底了







