LangChain 的 Agents 是框架中驱动决策制定的实体。Agents 使用 LLMs 来确定采取哪些行动以及以何种顺序采取行动。操作可以是使用工具并观察其输出，也可以是返回给用户。使用代理 (Agents)，LLM 可以编写和执行 Python 代12。

我使用的model是GLM-4 这是范例，在输出中additional_kwargs中应当返回对应参数 而在代码无误的情况下，我的结果却是additional_kwargs{}，没有返回任何东西

平时调用gpt可以配置n=3来一次返回3个结果，langchain写参数的时候这个n如何生效呢 openai接口参数如下 data = {"model": "gpt-4","messages": [{"role": "system","content": """你是一个功能强大的ai"""},{"role": "user","content": "你好"}],"n":5,"temperature":0.8}

目前用langchain调openai的api，用basemodel和basetool做了工具的实现，想问问，如果我的功能分了两类，每一类有各自的tool需要实现，我的理解里是basetool要分两级，这种任务应该怎么实现呢？

langchain本地安装时，下载模型“git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b”和“git clone https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh”，访问总是超时，但访问huggingface.co主页是没问题，请问大神该怎么处理

Langchain大模型AI应用实战开发

我按照github上面部署langchain-chatchat，在知识库初始化过程出现这个问题该怎么解决啊，有知道的吗

近期对于LangChain的极高流行度是否使得整个AI生态系统都围绕着工作流变得扭曲（特别是最近HuggingFace和OpenAI发布的内容都围绕着LangChain的"魔法"概念进行重新定位），是否已经对开发和代码的清晰度造成了伤害，有一些比较有趣的讨论，可以关注下。

在LangChain中，Agents的应用场景有很多，以下是一些具体的例子： 1.个人助手：个人助手是LangChain的核心价值主张（采取行动和个性化数据）的完美应用。要构建个人助手，你需要理解以下几个概念： PromptTemplate：这将指导你的个人助手的行为。他们是顽皮的？有帮助的？这些可以用来赋予你的个人助手一些特性。 Memory：你的个人助手应该记住一些事情。他们应该能够进行对话（短期记忆），并且他们应该有一些长期记忆的概念。 Tools：你的个人助手

LangChain 是一个用于开发基于大型语言模型应用的软件框架。它可以用于多种用途，包括但不限于： 1. 文档问题解答：LangChain 可以用来回答基于各种格式文档的问题，如 Microsoft Word、Excel、PDF 文档等。这一用例在金融行业中尤其受欢迎。 2. 聊天机器人：LangChain 可以用来创建自动化的聊天体验，回答任何连接到 LangChain 的数据的问题，比如代码仓库等。 3. 代码理解：LangChain 可以用于代码理解。 4. 摘要：LangChain 可以用来在大规模地摘要长篇文本（即将

1. 学习基础编程概念和语言：由于LangChain使用Python和JavaScript，所以你首先需要理解基础的编程概念，如变量、函数、循环、条件语句等，然后开始学习Python和JavaScript。有许多在线资源可以帮助你开始，例如 Codecademy, Coursera, Udacity, 和 edX。 2. 了解大型语言模型和人工智能：LangChain是一个用于开发基于大型语言模型的应用的框架，因此对大型语言模型（如GPT-3）和基础的人工智能概念有一定的了解将会有所帮助。你可以在OpenAI的网站上找到一些有用的资

主要基于六大理由： 1.流行和广泛接受：Python和JavaScript都是目前世界上最受欢迎的编程语言之一。他们有大量的开发者，丰富的教程和资源，以及强大的社区支持。 2.易于学习：Python和JavaScript都被认为是易于学习的语言，尤其是对于初学者。Python的语法清晰，适合处理数据和算法，而JavaScript则是网页和服务器端开发的主要语言。 3.Python在科学计算和人工智能中的优势：Python有很多的库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn，用于科学计算和数据处理，以及TensorF

LangChain 是由 Python 和 JavaScript 编写的。作为一个初学者，你应该从学习这两种编程语言开始。这两种语言都是非常常见且在各类应用中广泛使用的，学习它们不仅有助于你理解和使用 LangChain，也可以为你未来的编程学习和工作打下坚实的基础。 关于如何学习，我建议你可以选择一些在线的编程课程和教程。例如，Codecademy、edX、Coursera 和 Udemy 都提供了 Python 和 JavaScript 的入门课程。此外，你也可以在 YouTube 和 GitHub 上找到许多优质的自学资源。 在你掌

在LangChain中，"内存"是指在对话过程中存储和检索数据的概念。主要有两种方法，loadMemoryVariables和saveContext。第一种方法被用来从内存中检索数据（可选地使用当前的输入值），而第二种方法被用来将数据存储在内存中。 一个内存实例代表一次单独的对话的历史，因此不应在两个不同的链之间共享相同的内存实例。另外，如果你在无服务器环境中部署你的LangChain应用，不应该将内存实例存储在变量中，因为在下一次函数被调用时，你的托管提

在LangChain中，"提示"（Prompt）是指对模型的输入。这个输入很少是硬编码的，而是通常由多个组件构建。负责构建此输入的是PromptTemplate。 LangChain的提示主要分为4个部分： 1.LLM提示模板（LLM Prompt Templates）：如何使用PromptTemplates来提示语言模型。 2.聊天提示模板（Chat Prompt Templates）：如何使用PromptTemplates来提示聊天模型。 3.示例选择器（Example Selectors）：提示中经常需要包含例子。这些例子可以是硬编码的，但如果它们能动态选择，通常会更有

在 LangChain 框架中，"模型"模块是用来集成和使用各种类型的语言模型的。语言模型是一种机器学习模型，它可以根据上下文生成文本，这在许多自然语言处理（NLP）任务中都非常有用。例如，聊天机器人、文本生成、语句补全等。 在 LangChain 中，"模型"模块提供了一些接口或函数，让你能够轻松地将你选择的语言模型集成到你的应用中。 具体而言，LangChain的模型模块主要包含三种类型的模型： 1.大型语言模型（LLMs）：这些模型接收文

LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用的框架。这意味着它是一种工具，可以帮助你构建和设计一种特殊类型的软件应用，这些应用利用语言模型（例如OpenAI的GPT-3）的能力来完成各种任务。语言模型是一种人工智能，它能够理解和生成自然语言，即我们日常使用的语言。 LangChain的设计原则包括： 1.数据感知：将语言模型连接到其他数据源。 2.有主动性：允许语言模型与其环境互动。 LangChain提供了一些主要模块来实现这些目标： 1.模型：LangChai

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