基于vue3+pinia2仿ChatGPT聊天实例|vite4.x仿chatgpt界面_vue3 聊天_xiaoyan_2018的博客-CSDN博客

有多种方式可以自定义 Tool，最简单的方式是通过 @tool 装饰器，将一个函数转为 Tool。注意函数必须得有 docString，其为 Tool 的描述。@tool"""返回今天的日期。"""llm=llm,print(agent_math("计算45 * 54"))print(agent_math("今天是哪天？"))1）通过 Loader 加载远程文档2）通过 Splitter 基于 T

此外，对于某些问题，不能保证代理不会对您的数据库执行 DML 语句。最终用户可能会通过询问一个简单的问题（例如“运行可能的最大查询”）来重载 SQL 数据库。对于事务性 SQL 数据库，如果上表之一包含数百万行，则查询可能会给使用同一数据库的其他应用程序带来麻烦。在此示例中，代理能够在最初尝试访问不存在的属性 （） 后从错误中恢复。构建，旨在回答有关数据库的更多常见问题，以及从错误中恢复。大多数面

如下面代码所示，可以通过接口使用 SQL 语句查询数据库else:params = {else:= 200:Tool,tools = [Tool(),Tool(),Tool(),或者传入构造的函数，比如下面传入的 multi-input，直接传入参数 String 然后分解参数。tools = [Tool(或者自定义类。""""""至于这里为什么 agent=AgentType.OPENAI_FU

【代码】langchain 部署组件-LangServe。

功能: Requests模块来与网页交互，获取网页的数据 类别: 网络搜索 重要程度: ⭐️⭐️⭐️。功能: 使用Wolfram Alpha组件进行计算和求解问题 类别: 底层加强 重要程度: ⭐️。类别: 网络搜索 重要程度: ⭐️。功能: 回答SQL数据库中的问题 类别: 数据库 重要程度: ⭐️⭐️。功能: 处理非结构化数据 类别: 网络搜索 重要程度: ⭐️⭐️⭐️。功能: 无服务器计算服

langchain-ChatGLM是一个基于本地知识的问答机器人，使用者可以自由配置本地知识，用户问题的答案也是基于本地知识生成的。GitHub - imClumsyPanda/langchain-ChatGLM: langchain-ChatGLM, local knowledge based ChatGLM with langchain ｜ 基于本地知识的 ChatGLM 问答。

玩 AI Agent 的朋友，很多都是从 Coze（扣子）开始的。它简单、门槛低，对新手非常友好。但随着我们需求的提升，Coze 的局限性也慢慢显现。比如，有些企业或个人开发者希望，或者想接入，这时候，开源的 Dify 就成了更好的选择。那么问题来了，怎么把我们辛辛苦苦在 Coze 上“调教”好的智能体，顺利迁移到 Dify 呢？今天，我就给大家带来一份实操指南。

SFT监督微调时监督微调时，学习率通常会设置得很小常见误区：1.监督微调需要大量的训练时间和数据 2.监督微调将复制源模型的所有参数至目标模型 3.监督微调只需要几十条监督数据即可监督微调常见任务：1.用中文预训练BERT模型完成中文实体识别任务 2.训练语言模型GPT3 3.UIE模型在垂直领域的数据集上微调常见误区：在ImageNet上的预训练的模型再来训练目标检测任务 （则不是）目前，主流的

其中还包括有生成可重复性，tokens管理和参数调节等较为细节的更新，而本文则着重于function calling或者说tools calling这一功能的介绍。OpenAI GPT的function calling很强大，但其闭源的特性或许是很多开发者或者是企业不太喜欢的，大家都喜欢自己可以掌握和完全可控的工具。所以基于开源模型的开源function calling其实已经逐步发展，我认为一个