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Langchain构建代理

目录:

    • 1、使用背景和介绍
    • 2、代理的使用
      • 2.1、未使用代理的效果
      • 2.2、使用代理的效果
      • 2.3、模型绑定工具
      • 2.3、模型绑定代理

1、使用背景和介绍

如果直接问大模型北京今天的天气如何?这个大模型无法回答,需要采用代理获取结果再交给大模型进行回答。

在这里插入图片描述

pip install langgraph

2、代理的使用

2.1、未使用代理的效果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
大语言模型无法获取到天气的情况,这个时候就需要使用到代理。

2.2、使用代理的效果

在这里插入图片描述

使用代理需要这个tavily_api_key,可以去官网注册获取。

在这里插入图片描述
这个就会返回两个结果,两个结果中分别包含一个搜索天气的地址以及天气的介绍。

2.3、模型绑定工具

在这里插入图片描述

响应的结果对比:

在这里插入图片描述
大模型能回答的就不会使用到工具,回答不了的就会使用到工具去处理。

2.3、模型绑定代理

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

响应的结果:
在这里插入图片描述

这里获取工具toolmessage的工具回答的结果:

在这里插入图片描述

http://www.xdnf.cn/news/1026181.html

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