快速创建自己的LangChain自定义Agent，实现个性化需求(langchain自定义agent)
1. 简介
LangChain是一个使用GPT语言模型的自动对话系统，其核心思想是将一系列查询语句传递给Agent，并且根据查询语句返回响应。自定义Agent是指用户可以根据自己的需求和场景来定义Agent的行动，具有更强大的定制能力。
自定义Agent的作用是实现个性化需求，可以根据具体业务场景定制Agent的工具集和逻辑，以提供更精准和有效的问答能力。同时，自定义Agent的优势在于可以灵活调剂和扩大Agent的功能，以满足区别的需求。
2. 创建自定义Agent
要创建自定义Agent，需要安装langchain和openai transformers的依赖库，并导入所需的模块和工具。
!pip install -qU langchain openai transformers from langchain.agents import * from langchain.tools import * from langchain.llms import *
3. Agent Prompt定义
Agent Prompt是指给Agent提供的提示语句，用于帮助Agent理解用户的查询。为了兼容ChatGLM模型，可使用LangChain的Agent进行处理和调试。
# 使用LangChain的Agent对ChatGLM进行兼容 class AgentPrompt(ChatOpenAI): def __init__(self, **kwargs): super().__init__(**kwargs) agent = AgentPrompt() # 创建Agent
调试Agent Prompt时，可以通过与ChatOpenAI一个一个地添加问题，以检查Agent的响应和处理。
4. 自定义工具定义
在创建自定义Agent时，需要提供一组工具列表。工具由名称和组件组成，一定要提供给Agent以供调用。
| 工具名称 | 组件 |
|---|---|
| Tool1 | Component1 |
| Tool2 | Component2 |
| Tool3 | Component3 |
5. 自定义代理的工具检索功能
工具检索功能是指用于选择用于回答代理查询的工具集。当有多个工具可供选择时，工具检索功能非常有用。通过工具检索功能，可以根据查询内容自动选择适合的工具。
工具检索功能对选择适合工具非常重要，可以根据查询语句的关键词、目标和条件等信息，从工具库当选择最适合的工具来履行。
6. LangChain Agent与任务编排
LangChain的Agent可以结合问题推理和任务编排能力，实现智能的问题解答和任务履行。
结合自定义检查脚本工具，可以实现故障分析的流程化智能编排和履行。通过LangChain的Agent，将问题拆分为子任务，并根据子任务的条件和关联，选择适合的工具进行履行。
7. LangChain的Agent和LLM的关系
Agent作为大脑进行自动思考和决策选择，LLM作为智能体的基础大脑，完成任务目标。Agent根据LLM的推理和任务编排能力，选择适合的工具和履行流程，以实现需求。
8. LangChain自定义Agent的利用场景
自定义Agent可以用于创建可以履行操作的利用程序，如上网冲浪、发送电子邮件等。例如，可使用AgentGPT来实现一个可以履行API相关任务的Agent。
其他可能的利用场景包括：智能助理、知识问答、故障分析、业务流程自动化等。
9. 使用Agent的verbose参数查看履行进程
可以通过设置Agent的verbose参数来查看Agent的履行进程。开启verbose参数后，可以查看Agent对问题的拆分和处理进程，和选择工具和履行流程。
agent = AgentPrompt(verbose=True) result = agent.query("请问怎么发送电子邮件？")
通过使用LangChain的自定义Agent，可以根据个性化需求灵活定制Agent的功能，并结合工具检索功能和任务编排能力，实现更智能化的代理利用。同时，通过开启verbose参数，可以更好地理解Agent处理问题的流程和逻辑。
Q: LangChain和ChatGLM有甚么区分？
A: LangChain是一个可以构建自定义知识聊天机器人的工具，而ChatGLM是LangChain基于的一个模型。LangChain通过添加自定义工具和Agent来扩大和定制ChatGLM模型的功能。通过使用LangChain，您可以创建一个具有本地知识库和联网检索能力的定制化的聊天机器人。LangChain的核心思想是使用LLM（Language Learning Model）作为大脑自动思考和决策，从而选择履行适当的动作，以完成特定的任务。
区分总结：
- LangChain是工具，ChatGLM是模型。
- ChatGLM是LangChain的基础模型，可以通过添加自定义工具和Agent定制功能。
Q: 怎样使用LangChain构建自定义知识聊天机器人？
A: 使用LangChain构建自定义知识聊天机器人的步骤以下：
- 安装必要的依赖：
!pip install -qU langchain openai transformers - 导入所需的模块：
from langchain.tool... import * - 定义自定义工具，包括工具的名称、输入参数和履行进程。
- 创建Agent对象并提供自定义工具列表。
- 使用Agent对象进行对话交互。
Q: LangChain中的Agent和Tool有甚么作用？
A: Agent和Tool是LangChain中的两个重要概念。
Agent是LangChain中的代理，负责处理对话交互的任务。Agent可以根据用户的输入和指令履行特定的操作，并通过调用工具来获得需要的信息或完成特定的任务。
Tool是LangChain中的工具，是为Agent提供功能支持的函数或脚本。Tool可以接收Agent的指令和参数，并根据需求履行相应的操作。通过定义和使用区别的工具，可以扩大Agent的能力和功能。
Q: 如作甚LangChain的Agent创建自定义工具？
A:为LangChain的Agent创建自定义工具的步骤以下：
- 导入必要的模块：
from langchain.agents import load_tools - 定义自定义工具的名称、输入参数和履行进程。
- 将自定义工具添加到Agent的工具列表中。
- Agent可以根据需要调用工具进行操作和任务。
Q: LangChain中的Agent Prompt是甚么？如何定义它？
A: Agent Prompt是用于指点Agent思考和履行操作的提示文本或指令。
为了定义Agent Prompt，可使用LangChain提供的一些可用的Agent内置工具，也能够自己编写工具定义适用的Prompt。定义Prompt时需要斟酌问题的复杂度和模型的大小，以确保Prompt的公道和适应性。
Q: LangChain中的Agent类型有哪几种？
A: LangChain中的Agent类型可以通过导入from langchain.agents import AgentType来获得。
Agent类型包括：
- DEFAULT：默许类型的Agent。
- BATCH：用于批量处理任务的Agent。
Q: LangChain中的LLM是甚么？它的作用是甚么？
A: LLM（Language Learning Model）是LangChain中用于自动思考和决策的大脑模型。
LLM的作用是通过学习和理解用户的输入和指令，根据内置的知识库和外部资源，履行相应的操作并生成适当的响应。它可以帮助Agent实现任务的自动编排和履行，提高交互式问题解决和响应的智能化程度。
LangChain是甚么？
LangChain是一个框架，可以将大型语言模型与其他计算或知识来源相结合，从而实现功能更加强大的利用。它可以轻松管理与语言模型的交互，链接多个组件，并集成额外的资源，例如API和数据库。
LangChain的关键概念有哪几种？
- Agent：Agent是LangChain中的核心概念，代表了用户的助手或代理。Agent可以处理一些复杂操作，通过调用语言模型和其他工具链来提供帮助。
- Tools：Tools是提供给Agent的工具，如计算、搜索网络、代码履行等。Agent可使用这些工具来完成更复杂的任务。
- Memory：Memory是保存交换历史记录的数据库或其他存储。它可以帮助Agent更好地理解用户的需求和上下文。
- LLM（Large Language Model）：LLM是LangChain中的一种组件，代表了大型语言模型。它可以根据Agent的需求生成自然语言文本。
- Prompts：Prompts是用于与LLM交互的模板，可以指点LLM生成特定的回复。
怎么用LangChain构建自定义Agent？
要构建自定义Agent，可以依照以下步骤进行：
- 创建一个Agent对象。
- 定义Agent的交互逻辑，可使用LLM和其他工具进行复杂操作。
- 为Agent创建Prompt模板，用于指点LLM生成回复。
- 设置Agent的Tools，提供给Agent用于完成任务的工具链。
- 使用Agent与用户进行交互，可以通过调用Agent的方法来获得回复或履行操作。
LangChain可以用于哪些利用场景？
LangChain可用于许多利用场景，例如：
- 构建个人AI代理助手，为用户提供个性化的建议和帮助。
- 构建知识聊天机器人，用于回答用户的问题。
- 构建AIOps故障分析系统，帮助自动化问题排查和解决。
- 构建履行操作的利用程序，例如上网冲浪、发送电子邮件等。
LangChain与其他语言模型框架有甚么区别？
与其他语言模型框架相比，LangChain具有以下特点：
- LangChain结合了大型语言模型和其他计算或知识来源，可以实现更强大的利用。
- LangChain提供了丰富的工具链和功能，可以快速增强模型的能力。
- LangChain可以轻松管理与语言模型的交互，并集成额外的资源，例如API和数据库。
- LangChain支持自定义Agent和工具，用户可以根据自己的需求进行定制。
怎么开始学习和使用LangChain？
要开始学习和使用LangChain，可以依照以下步骤进行：
- 浏览官方文档和教程，了解LangChain的核心概念和用法。
- 尝试使用LangChain构建简单的Agent，并与其进行交互。
- 探索LangChain提供的工具链和功能，了解怎么将其利用到实际问题中。
- 参与LangChain社区，与其他开发者交换经验和分享学习资源。
Q: LangChain是甚么？
A: LangChain是一个开源的Python库，用于构建个人化的语言模型代理。它提供了一个可扩大的框架，使用户能够利用语言模型和其他计算资源来构建自定义的智能代理。通过将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，如API和数据库，LangChain可以轻松管理与语言模型的交互。它的组件包括模型（如LLM）、提示模板（Prompts）、工具（Tools）和内存（Memory）等。
Q: LangChain可以利用在哪些领域？
A: LangChain可以利用于各个领域，包括但不限于以下因素有哪些：
1. **智能助手**: 通过LangChain构建的智能代理可以作为个人化的助手，帮助用户处理复杂的任务和操作。它可以履行各种动作，例如搜索网络、发送电子邮件、上网冲浪等，帮助用户提高工作和生活效力。
2. **客服和销售**: LangChain结合大型语言模型和其他工具，可以用于构建智能客服和销售代理。这些代理可以理解和回答用户的问题，提供个性化的帮助和建议，提升客户服务和销售效果。
3. **故障分析**: 利用LangChain的代理和定制工具，结合自定义的检查脚本工具，可以实现故障分析的流程化智能编排和履行。代理可以推理和编排任务，帮助用户快速定位和解决问题。
Q: 怎样使用LangChain构建自定义的Agent？
A: 使用LangChain构建自定义的Agent的主要步骤以下：
1. **创建Agent**: 首先，您需要创建一个Agent对象，代表您的个性化智能助手。Agent可以理解为处理复杂操作的代理服务。您可以设置Agent的名称、相关信息和组件。
2. **定义工具**: Agent需要使用工具来履行各种操作，如计算、搜索网络、代码履行等。您可以定义和配置Agent所需要的工具，并设置工具的权重和描写内容。
3. **构建链式调用**: 使用LangChain的LLMChain，您可以将多个组件链接在一起，构建一个复杂的调用链。可以通过链式调用实现对语言模型和其他工具的深度调用，完成更加复杂的任务。
4. **使用Agent**: 创建和配置好Agent后，您可使用Agent来处理用户的要求和任务。Agent可以通过对话交互的方式与用户进行沟通，并根据用户的需求和指令履行相应的操作。
Q: LangChain的优势是甚么？
A: LangChain具有以下几个优势：
1. **可扩大性**: LangChain提供了一个可扩大的框架，使用户能够根据自己的需求和场景进行定制和扩大。您可以根据具体情况选择所需的组件和工具，并将它们集成在一起，构建出合适自己的智能代理。
2. **丰富的组件**: LangChain提供了多种组件，如模型（LLM）、提示模板（Prompts）、工具（Tools）和内存（Memory），可以满足区别需求的利用场景。这些组件可以相互链接和调用，构成一个完全的智能代理系统。
3. **灵活的调用方式**: 使用LangChain，您可以通过链式调用的方式，实现对语言模型和其他工具的灵活调用。这样可以实现更加复杂的任务逻辑和操作流程，提升代理的智能能力。
4. **易于使用**: LangChain提供了简洁友好的API和工具，使用户能够快速上手和使用。它非常模块化，并通过Chain、Agent、Memory对LLM的抽象，帮助开发者提高构建复杂利用的效力。
Q: LangChain和普通的语言模型有何区分？
A: LangChain和普通的语言模型相比，具有以下几点区分：
1. **个性化**: LangChain的目标是构建个人化的语言模型代理，而普通的语言模型更多地用于生成通用的文本。LangChain可以根据用户的需求和指令，履行特定的操作，并提供个性化的帮助和建议。
2. **组件化**: LangChain提供了多种组件，如模型（LLM）、提示模板（Prompts）、工具（Tools）和内存（Memory），可以灵活地组合和调用，构建出更加复杂和功能丰富的代理系统。而普通的语言模型更多是一个独立的模块。
3. **可扩大性**: LangChain具有很高的可扩大性，用户可以根据自己的需求和场景，选择所需的组件和工具，并将它们集成在一起。而普通的语言模型通常不具有这类扩大性。
4. **利用领域**: LangChain的利用领域更加广泛，可以用于智能助手、客服和销售代理、故障分析等多个领域。而普通的语言模型更多被用于生成文本和回答简单的问题。
通过LangChain框架，用户可以根据自己的需求构建定制化的语言模型代理，提升效力和智能化水平。
以上就是关于LangChain的一些常见问题和解答，希望对您有所帮助。
Q: LangChain是甚么？
A: LangChain是一个用于构建个人智能代理的开源框架。它结合了大型语言模型和其他计算或知识来源，使得开发者可以创建功能更强大的利用。LangChain的核心概念包括Agent（代理）、Tools（工具）、Memory（记忆）和LLM（Large Language Model，大型语言模型）。
- Agent是中心，代表可以处理复杂操作的“代理”服务。
- Tools是提供给Agent的各种工具，例如计算、搜索网络、代码履行等。
- Memory是用于存储交换历史记录的数据库或其他存储。
- LLM是大型语言模型，用于理解用户输入并生成人类可读的回答。
通过LangChain，开发者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，如API和数据库。它提供了强大的编程接口，使开发者能够创建自定义的代理来处理各种任务，例如自然语言理解、生成回答、履行操作等。
Q: LangChain的代理是如何工作的？
A: LangChain的代理是通过LLM决定下一步履行甚么动作或调用甚么API。它以Agent为中心，代表开发者的助手，用于代理者决策和履行一些任务。
代理工作的一种常见模式是ReAct模式。在这类模式下，代理睬根据上下文和用户输入来进行决策，并在每步当选择最适合的动作或调用。它可以根据任务的要求调用区别的工具，履行复杂的操作，并根据需要调用其他组件（如API）来获得额外的信息。
利用LangChain的工具和功能，开发者可以创建强大的工作流和任务编排，使得代理能够进行问题推理和动作调度，并完成各种复杂任务。
Q: LangChain的利用场景有哪几种？
A: LangChain在许多领域和利用中都有潜伏的用处。以下是一些可能的利用场景：
- 个人助理：利用LangChain的代理能力和自定义工具，开发者可以创建自己的个人助理，帮助处理各种任务和问题。
- 智能客服：LangChain可以结合大型语言模型和其他工具，实现智能客服系统，能够根据用户问题提供准确的回答，并履行必要的操作。
- 故障分析和智能编排：结合LangChain的Agent和自定义检查脚本工具，可以实现故障分析的智能编排和履行，提高故障处理的效力。
- 利用程序集成：LangChain允许创建可以履行操作的利用程序，例如上网冲浪、发送电子邮件和与API交互等。
这些只是LangChain的一些潜伏利用场景，随着框架的发展和创新，还会出现出更多的可能性。
