提出需求/问题问题+Prompt组合ReAct Loop查找Memory查找可用工具执行工具并观察结果如有必要，重复1~6，得到最终结果3 最简单的 Agents 实现3.0 需求会做数学题不知道答案时，...可搜索3.1 安装LLM使用通义千问模型：!...需安装谷歌搜索包及申请账号 https://serpapi.com/manage-api-keyllm-math，封装好的数学计算链# 安装谷歌搜索包!...pip install google-search-resultsimport os os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "XXXX"SERPAPI_API_KEY值即为你刚才注册的免费...Api Key：from langchain.agents import load_toolstools = load_tools(["serpapi","llm-math"], llm=llm)3.3
因此推荐使用langchain来理解每种方案的实现原理，然后脱离langchain自己写，或者只使用langchain的基础组件来实现，不要去使用它的高级API。...以下使用了SerpAPI的google搜索工具和GPT3.5，都需要先去官网申请Key import os from langchain.agents.loading import AGENT_TO_CLASS...=$你的Key) search = SerpAPIWrapper(params={ "engine": "google", "gl": "us", "hl": "zh-cn",...}, serpapi_api_key=$你的Key) “”“ 以下的工具初始化方式对齐了Self Ask 的Prompt模板 ”“” tools = [ Tool( name...}, serpapi_api_key=$你的key) wolfram = WolframAlphaAPIWrapper() tools = [ Tool( name="搜索",
文章目录 一、报错信息 二、解决方案 一、报错信息 ---- Android Studio 编译打包时 , 报如下错误 : Error: Google Play requires that apps target...API level 29 or higher....html https://support.google.com/googleplay/android-developer/answer/113469#targetsdk https://support.google.com...* Get more help at https://help.gradle.org BUILD FAILED in 1m 3s 二、解决方案 ---- Google Play 上架时 , 要求应用的..." target API level " 必须大于等于 29 , 这里如果不需要再 GP 上上架时 , 直接关闭 lint 检查即可 ; 在 " build.gradle # android #
xlsx不能正常打开了，可以尝试在pycharm中双击data.xlsx，会发现无法正常打开xlsx文件了
serpapi， 需要申请serpapi token，并且设置到环境变量SERPAPI_API_KEY ，然后安装依赖包google-search-results 查询所有工具的名称 from langchain.agents...', 'google-search-results-json', 'searx-search-results-json', 'bing-search', 'metaphor-search', 'ddg-search...', 'dataforseo-api-search-json', 'eleven_labs_text2speech', 'google_cloud_texttospeech', 'news-api',...'tmdb-api', 'podcast-api', 'memorize', 'llm-math', 'open-meteo-api'] LangChain支持的工具如下： 工具 描述 Bing Search...Bing搜索 Google Search Google搜索 Google Serper API 一个从google搜索提取数据的API Python REPL 执行python代码 Requests
图片方案对比为什么不直接使用 Google search API，而要自己造轮子，其原因就是一是因为巨硬们提供的API都是要付费的，免费计划也需要绑visa卡等，特别麻烦，因此还不如自己动手实现一个免费的...2.原理原理很简单，使用 无头浏览器 去访问 Google，bing 等搜索网站，分析网页内容，提取摘要。...下面我直接给出搜索bing的代码：async function bingSearch(query) { try { //https://serpapi.com/bing-search-api...，然后等待网页渲染完，无头浏览器的好处就是可以将异步内容获取到，如果有些搜索工具不是异步返回搜索结果的，那么连无头浏览器都不需要，直接使用axios访问，拿到body，使用cheeryio解析就更快了，...其他的，一些搜索工具如Google，等就不再一一介绍，原理都是一样。
/signup # 你可能需要使用信用卡，然后创建一个api密钥" os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "API-KEY>" # 设置搜索功能...，可以使用Google和其他各种服务进行搜索 # 访问此链接并按照说明创建一个API密钥 - https://serpapi.com/ # 免费版本允许每月最多100次搜索，对于此演示来说已经足够了...os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "SERPAPI-API-KEY>" prompt = ''' 决定一个推文的情感是积极的、中性的还是消极的。...按照ReAct的风格，模型将推理出一个问题使用以下三种工具之一进行操作：a) 通过SerpApi[12]查询Google Search；b) 查询数据库以获取一些信息；c) 通过生成的Python代码从计算的自然语言描述中实现的...它展示了模型如何将问题分解成较小的模块化步骤，并使用其他工具获取答案，然后将所有这些答案组合起来得出最终答案。 > 进入新的AgentExecutor链... > 是的。
API服务，需要获得API Token。...现在我们实现一个使用代理的例子：假如我们在北京，想让大语言模型告诉我们明天穿什么衣服，由于大语言模型不知道明天的天气，我们借助于serpapi 来查询天气，并传递给模型，代码如下： from langchain.agents...要注意的是，运行这个示例需要申请serpapi token，并且设置到环境变量SERPAPI_API_KEY ，然后安装依赖包google-search-results LangChain支持的工具如下...： 工具 描述 Bing Search Bing搜索 Google Search Google搜索 Google Serper API 一个从google搜索提取数据的API Python REPL 执行...短期记忆一般指单一会话时传递数据，长期记忆则是处理多个会话时获取和更新信息。 目前的Memory组件只需要考虑ChatMessageHistory。
，那么可以通过下面的命令： pip install langchain[llms] 如果你想安装所有的模块，那么可以使用下面的命令： pip install langchain[all] 因为langchain...要使用openai，必须先注册一个openai的账号，然后拿到openai的api key。 具体的注册流程这里就不讲了。大家可以自行参考网络上的各种教程。...有了api key之后，我们需要配置一下环境变量： export OPENAI_API_KEY="..."...其次是需要挑选合适的工具来进行你想要做的事情，比如：Google Search, Database lookup, Python REPL等等。...下面是一个使用SerpAPI结合openai来进行搜索的例子： from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
，那么可以通过下面的命令：pip install langchain[llms]如果你想安装所有的模块，那么可以使用下面的命令：pip install langchain[all]因为langchain...要使用openai，必须先注册一个openai的账号，然后拿到openai的api key。具体的注册流程这里就不讲了。大家可以自行参考网络上的各种教程。...OpenAI(openai_api_key="...")构建应用有了上面的准备工作，接下来我们就可以开始使用langchain了。...其次是需要挑选合适的工具来进行你想要做的事情，比如：Google Search, Database lookup, Python REPL等等。...下面是一个使用SerpAPI结合openai来进行搜索的例子：from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_toolsfrom
export OPENAI_API_BASE="..." 也可以在项目中通过 .env 进行统一配置： OPENAI_API_KEY=...OPENAI_API_BASE=......然后通过 dotenv 进行加载： import dotenvdotenv.load_dotenv('.env') 也可以在启动 OpenAI LLM 类时直接通过 openai_api_key 命名参数传递密钥...LangChain支持跟踪特定调用的令牌使用情况，但这项功能目前只针对 OpenAI API 实现。...langchain.agents import initialize_agentfrom langchain.agents import AgentTypefrom langchain.llms import OpenAI# SERPAPI_API_KEY...可以通过 https://serpapi.com/ 注册获取os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "xxx" # pip install google-search-results
在实际使用大语言模型的过程中，还需要向量数据库等外部工具的辅助才能更好地解决上下文不够长等问题。为了解决大语言模型回答不准确的问题，还需要借助外部 API 获得更精确的数据。...LangChain 库支持多种大语言模型服务，从 OpenAI 公司发布的系列模型到最 LLaMA 模型，也支持不少API 和向量数据库，并构建了一套用于构建基于大语言模型应用的系统。...LangChain 库预先为决策者提供了丰富的工具，例如，Bing 和 Google 可用于搜索，Python REPL 可作为执行环境，Wikipedia 和 Wolfram Alpha 可用于查询等...from langchain.llms import OpenAI # 模型 llm = OpenAI(temperature=0) # 获取决策者所需工具 tools = load_tools([“serpapi...Action: Search Action Input: “Leo DiCaprio girlfriend” Observation:Camila Morrone Thought: I need to
思维导图 介绍 是一个使用语言模型构建端到端的应用程序的强大框架 可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如 API 和数据库。...虽然聊天模型在后台使用语言模型，但它们公开的接口有点不同：它们不是公开“文本输入，文本输出”API，而是将聊天消息列表作为输入并返回聊天消息 支持参数 AIMessage ChatMessage SystemMessage...链为我们提供了一种将多个原语链接（或链接）在一起的方法，例如models、prompts和其他 chains Agents 上面的链是运行确定的步骤，为了处理复杂工作流程，我们需要根据动态选择操作 代理工作过程 使用语言模型确定执行操作和顺序...访问和选择工作，运行并观察输出，直到得到最终答案 要运行代码 选择模型：LLM/Chat Mode 工具：google、数据库、Python REPL、Chains Agent名字 在本次例子中使用SerpAPI...来搜索引擎 Memory Chain和Agent是无状态的，如果你想理解上下文消息就得使用 Memory，它允许您在给定最新运行输入和输出的情况下更新状态，并允许您使用存储（上下文）作为下一个输入。
/article/14 新建工程后构建时提示找不到 appcompat-v7 Error:Failed to find: com.android.support:appcompat-v7:22.+ 解决方案...debug.keystore 的存放位置 在使用高德地图 SDK 时，需要 key 与 keystore 文件的 sha1 校验通过，而我将 debug.keystore 拷贝到 HOME/.android...实际 adb 命令是可正常使用的。...int) from android.support.v7.app.AppCompatActivity are inherited with the same signature 解决方案： 项目里有几个模块...q=g:%22com.google.android.support%22+AND+a:%22wearable%22&core=gav&rows=1&wt=json http://search.maven.org
接下来，我们将使用 LengthBasedExampleSelector，根据输入的长度选择示例。当你担心构造的提示将超过上下文窗口的长度时，此方法非常有用。...通过谷歌搜索并返回答案 为了实现我们的项目，我们需要使用 Serpapi 提供的 Google 搜索 API 接口。...首先，我们需要在 Serpapi 官网上注册一个用户，并复制由 Serpapi 生成的 API 密钥。...# 导入os, 设置环境变量 import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '你的api key' os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = '...导入OpenAI嵌入模型、Chroma向量数据库、文本分割器、OpenAI模型、向量数据库数据查询模块及文件夹文档加载器 ``` import os os.environ["OPENAI_API_KEY
代理可以访问LLM和一套工具，例如Google搜索、Python REPL、数学计算器、天气API等。...注1：使用此API时存在已知错误，你可能会看到openai.error.InvalidRequestError：此模型的最大上下文长度为4097个令牌，但你请求了XXX个令牌（提示中为XX；完成时为XX...当API返回的响应可能太大时，就会发生这种情况。为了解决这个问题，文档建议减少搜索结果的返回， 注2：在摆弄这个工具时，我注意到了一些不一致的地方。...在后台，该工具首先使用LLMChain根据我们的输入指令构建API URL（https://listen-api.listennotes.com/api/v2/search?...为了进一步证实我的疑虑，我还强调将摘要链测试为一个独立的链，其中包含一个空的API URL，希望它会抛出错误，但得到的回复是“发现了投资播客，共包含3个结果。”
当某些可执行文件从加载的DLL导入函数时，如果提供的DLL无法导出这些函数并满足所提供镜像的依赖关系时，可能会显示错误消息框。...2、列表模块模式 使用提供的可执行镜像创建进程，枚举加载到此进程的地址空间中的模块，并在应用筛选器后报告结果。...每次扫描的应用程序在调用LoadLibrary和LoadLibraryEx API时，该工具都会截获调用并将请求的模块写入文件C:\Users\%USERNAME%\AppData\Local\Temp...如果LoadLibraryEx专门使用了LOAD_LIBRARY_SEARCH_SYSTEM32标记进行调用的话，则不会向文件写入任何输出结果。所有调用拦截完成之后，工具将读取日志文件内容并输出结果。...下图中显示了OleView.dll在加载Payload DLL时返回的错误消息提示框： 该工具将等待10秒或-t秒的最长时间，以确保进程初始化已完成，并且已生成任意消息框。
/recon-ng 第一次启动时你可能会被告知有什么依赖没有安装，根据提示把依赖安装即可 pip install xlsxwriter #ie #然后根据提示安装完即可 0×02 模块使用 1....可用 search profiler 查询在具体路径 使用模块:use recon/profiles-profiles/profiler 查看用法:show info 根据提示,需要设置SOURCE...Hashes_org模块:反查哈希加密 #这个模块需要api key才能用，下面提一下api key的添加和删除 Keys list #查看现有的api keys Keys add hashes_api...Run #可以看到被解,加密i方式为md5 Metacrawler模块:网站文件搜索(如pdf，xlsx文件等,其实就是google hack技术) Search metacrawler Use recon...:相关域名查询（子域名） Search google_site_web Use path-to/google_site_web Show info Set source **** Run Show options
示例代码如下： @app.get('/api/search') def search(keyword: str): google_result = requests.get('Google 搜索地址...如果你不会async/await，那么为了解决这个问题，你能想到的显然就是使用多线程。使用3个线程同时访问 Google、百度和 Bing，然后把结果汇总传入combine函数，不就解决问题了吗？.../search') def search(keyword: str): google_thead = threading.Thread(target=get_url, 'Google 搜索地址'...我们也可以使用这个模块中的ThreadPoolExecutor来解决问题： from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed...当所有并发任务都运行结束时，它才会返回一个可迭代对象。对它进行迭代以后，每个元素的.result()就是每个子线程运行的返回结果。
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