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    开源了一个免费的搜索引擎工具,可以给你的ChatGPT插上翅膀了

    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。

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    如何基于OpenAI大模型搭建提示词工程

    /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。

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    LangChain基础知识入门

    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。

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    LLM大模型智能引擎实战–SpringAI+RAG+MCP+实时搜索(已完结)

    模块化:提供了对向量数据库、ETL、评估工具等模块的支持,与Spring生态完美融合。2. RAG(检索增强生成):为LLM注入知识与记忆定位:解决LLM的“静态知识”和“幻觉”问题的核心技术。...可移植性:一个MCP工具可被任何支持MCP的客户端(如Claude、Cursor、你的SpringAI应用)使用。4....实时搜索(Real-time Search):LLM的“实时感官”定位:为LLM提供那些还未被纳入向量库的、瞬息万变的实时信息。...实现方式:直接调用搜索引擎API(如Google Search、Serper、SerpAPI)。查询实时数据源(如股票API、天气API、新闻流)。...| | MCP Servers || (GPT-4, | | (PgVector, | | (Google, | | (Calculator, ||

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    LangChain 入门指南:快速上手大模型应用开发框架

    这种设计使得开发者可以灵活地选择和组合所需模块,无需重复造轮子。例如,在处理多轮对话场景时,开发者可以直接使用内置的记忆模块来维护会话上下文,而不必从头实现状态管理机制。...链的优化与调试 构建链时,可能会遇到性能或错误问题。LangChain提供了工具来优化链,例如使用缓存减少重复计算,或添加异常处理提高鲁棒性。...= load_tools(["serpapi"], serpapi_api_key="your_serpapi_key") # 创建代理 agent = initialize_agent(...索引更新策略:实现增量更新机制,确保向量索引的实时性 API调用优化:使用批处理和缓存减少外部API调用次数 错误处理:实现重试机制和降级策略,保证系统稳定性 # 示例:带重试机制的API调用 from...错误处理与鲁棒性 LangChain 应用需要处理多种潜在错误,包括 API 限流、网络异常和模型输出偏差。

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    大语言模型的开发利器langchain

    ,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

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    初识LangChain的快速入门指南

    initialize_agentfrom langchain.llms import OpenAIllm = OpenAI(temperature = 0)tools = load_tools(["serpapi...然后获取OpenAI API密钥,可将其设置为环境变量,也可在初始化OpenAI LLM类时通过openai_api_key命名参数传递密钥。...Indexes(索引)或Retrieval(检索)模块:能将大语言模型与数据结合使用,常用于处理文档和数据,如加载本地文档并构建向量数据库,实现基于文档的问答系统。...Memory(记忆):该模块用于在链调用或智能体调用之间维持状态,如使用ConversationBufferMemory记录对话历史,实现多轮对话上下文保持。...关注LangChain社区工具,如LangSmith可用于调试、测试、评估和监控LLM应用;LangServe可帮助将应用部署为REST API。

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    当下LLM中最火的思维链、LangChain 库等,这本书里都有

    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

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    LangChain学习:使用大语言模型构建应用程序

    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。

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    ReAct Agent:原理、应用与实战指南

    其核心创新在于让大语言模型能够交替生成推理轨迹与特定任务行动,模拟人类解决问题时的"思考-行动-观察"循环。...二、ReAct框架的技术优势2.1有效减少LLM的"幻觉"问题传统Agent可能盲目执行错误指令,而ReAct的显式推理步骤让决策过程可追溯,减少无依据输出。...三、ReAct框架的实现方法3.1核心架构组件一个完整的ReAct系统包含以下关键组件:模块功能说明实现示例LLMCore生成推理与行动指令GPT-4、Claude3、Llama3ToolEngine工具调度与执行..."]='YourOpenAIAPIKey'os.environ["SERPAPI_API_KEY"]='YourSerpAPIAPIKey'#初始化LLM和工具llm=OpenAI(temperature...3.3提示词设计关键ReAct模式的提示词设计至关重要,通常包含以下元素:工具描述:清晰说明每个工具的功能、参数和使用场景流程格式:明确指定"Thought/Action/ActionInput/Observation

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