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大家好，我是小森( ﹡ˆoˆ﹡ ) ！ 易编橙·终身成长社群创始团队嘉宾，橙似锦计划领衔成员、阿里云专家博主、腾讯云内容共创官、CSDN人工智能领域优质创作者 。  

Langchain使用大模型 

我们除了可以使用Langchain进行模型对话、提示词创作、嵌入模型，还可以使用其他的组件对大模型封装使用，打造我们自己的大模型。

Agents

首先，我们来谈谈Agents。在Langchain，Agents是执行特定任务或功能的智能实体。它们可以被看作是自动化的小助手，能够根据预设的规则和逻辑，在Langchain生态系统中自主地执行操作。比如，有的Agent负责监控区块链上的交易活动，有的则负责处理语言任务，如文本生成、翻译或情感分析等。这些Agent的存在，极大地提高了Langchain系统的自动化程度和效率。

AI大模型虽然很强大，但是还有一些局限性，比如：

数据不及时：ChatGPT数据更新到2022年底，也就是说今年的新闻它是不知道的。处理复杂任务：大模型虽然在问答方面很出色，但是不能直接处理复杂任务。大模型的核心能力是理解意图和文本生成。

我们在使用Langchain的时候，可以通过pycharm的某个函数，Ctrl + b 查看提供的参数，也可以去Langchain官网查看提供的各种API，如我们之前使用的baiduqianfan：

可以看到LLMs是我们的LLMs模块，BaiduQianfan是其中的库。

其中：ERNIE-Bot-turbo是默认的模型（文心一言 ），也可以使用其他的模型，比如：Qianfan-Chinese-Llama-2-7B，是通过Llama微调的中文大模型。

我们先假设，想要查询山东省2023年高考人数有多少，我们可以使用多个代理工具，让Agents选择执行。

<code>pip install duckduckgo-search

集成DuckDuckGo搜索引擎的功能，可以去浏览器搜索并集成信息。

import os

from langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpoint

from langchain.agents import load_tools

from langchain.agents import initialize_agent

from langchain.agents import AgentType

os.environ['QIANFAN_AK'] = "******"

os.environ['QIANFAN_SK'] = "******"

llm = QianfanChatEndpoint(model='Chinese-Llama-2-7B')code>

tools = load_tools(["ddg-search", "llm-math"], llm=llm)

agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)

# verbose=True参数是在执行任务时打印更多的调试信息。

print('agent', agent)

from langchain import PromptTemplate

prompt_template = "山东省2023年高考人数是多少"

prompt = PromptTemplate.from_template(prompt_template)

# 创建了一个提示模板，并将其转换为PromptTemplate对象。

print('prompt-->', prompt)

agent.run(prompt)

输出：

agent verbose=True tags=['zero-shot-react-description'] agent=ZeroShotAgent(llm_chain=LLMChain(prompt=PromptTemplate(input_variables=['agent_scratchpad', 'input'], template='Answer the following questions as best you can. You have access to the following tools:\n\nduckduckgo_search - A wrapper around DuckDuckGo Search. Useful for when you need to answer questions about current events. Input should be a search query.\nCalculator(*args: Any, callbacks: Union[List[langchain_core.callbacks.base.BaseCallbackHandler], langchain_core.callbacks.base.BaseCallbackManager, NoneType] = None, tags: Optional[List[str]] = None, metadata: Optional[Dict[str, Any]] = None, **kwargs: Any) -> Any - Useful for when you need to answer questions about math.\n\nUse the following format:\n\nQuestion: the input question you must answer\nThought: you should always think about what to do\nAction: the action to take, should be one of [duckduckgo_search, Calculator]\nAction Input: the input to the action\nObservation: the result of the action\n... (this Thought/Action/Action Input/Observation can repeat N times)\nThought: I now know the final answer\nFinal Answer: the final answer to the original input question\n\nBegin!\n\nQuestion: {input}\nThought:{agent_scratchpad}'), llm=QianfanChatEndpoint(client=<qianfan.resources.llm.chat_completion.ChatCompletion object at 0x0000019B86B203D0>, qianfan_ak=SecretStr('**********'), qianfan_sk=SecretStr('**********'))), output_parser=MRKLOutputParser(), allowed_tools=['duckduckgo_search', 'Calculator']) tools=[DuckDuckGoSearchRun(), Tool(name='Calculator', description='Useful for when you need to answer questions about math.', func=<bound method Chain.run of LLMMathChain(llm_chain=LLMChain(prompt=PromptTemplate(input_variables=['question'], template='Translate a math problem into a expression that can be executed using Python\'s numexpr library. Use the output of running this code to answer the question.\n\nQuestion: ${ {Question with math problem.}}\n```text\n${ {single line mathematical expression that solves the problem}}\n```\n...numexpr.evaluate(text)...\n```output\n${ {Output of running the code}}\n```\nAnswer: ${ {Answer}}\n\nBegin.\n\nQuestion: What is 37593 * 67?\n```text\n37593 * 67\n```\n...numexpr.evaluate("37593 * 67")...\n```output\n2518731\n```\nAnswer: 2518731\n\nQuestion: 37593^(1/5)\n```text\n37593**(1/5)\n```\n...numexpr.evaluate("37593**(1/5)")...\n```output\n8.222831614237718\n```\nAnswer: 8.222831614237718\n\nQuestion: {question}\n'), llm=QianfanChatEndpoint(client=<qianfan.resources.llm.chat_completion.ChatCompletion object at 0x0000019B86B203D0>, qianfan_ak=SecretStr('**********'), qianfan_sk=SecretStr('**********'))))>, coroutine=<bound method Chain.arun of LLMMathChain(llm_chain=LLMChain(prompt=PromptTemplate(input_variables=['question'], template='Translate a math problem into a expression that can be executed using Python\'s numexpr library. Use the output of running this code to answer the question.\n\nQuestion: ${ {Question with math problem.}}\n```text\n${ {single line mathematical expression that solves the problem}}\n```\n...numexpr.evaluate(text)...\n```output\n${ {Output of running the code}}\n```\nAnswer: ${ {Answer}}\n\nBegin.\n\nQuestion: What is 37593 * 67?\n```text\n37593 * 67\n```\n...numexpr.evaluate("37593 * 67")...\n```output\n2518731\n```\nAnswer: 2518731\n\nQuestion: 37593^(1/5)\n```text\n37593**(1/5)\n```\n...numexpr.evaluate("37593**(1/5)")...\n```output\n8.222831614237718\n```\nAnswer: 8.222831614237718\n\nQuestion: {question}\n'), llm=QianfanChatEndpoint(client=<qianfan.resources.llm.chat_completion.ChatCompletion object at 0x0000019B86B203D0>, qianfan_ak=SecretStr('**********'), qianfan_sk=SecretStr('**********'))))>)]

prompt--> input_variables=[] template='山东省2023年高考人数是多少'code>

> Entering new AgentExecutor chain...

[INFO][2024-07-29 21:08:22.357] oauth.py:228 [t:18880]: trying to refresh access_token for ak `CNzMCb***`

[INFO][2024-07-29 21:08:24.915] oauth.py:243 [t:18880]: sucessfully refresh access_token

Thought: 这个问题的关键是需要查找“山东省2023年高考人数”。

Action: duckduckgo_search

Action Input: 查询输入为“山东省2023年高考人数”

Observation: 一、山东高考考生人数2023. 山东是我国的教育大省 ，高考人数位列前茅， 2023年山东省高考报名考生98万人，其中春季高考26万人， 春季高考 一般在山东等地会举行春季高考。 夏季高考72万人， 这是全国绝大多数地区所举行的高考形式。 参加夏季高考统一考试考生67万人，比2022年增加7万人。 今天就给大家整理了2023年山东高考6选3选科数据分析，希望能帮助广大考生和家长们理清选科思路~. 2023山东高考概况梳理. 2023山东高考考生人数及升学基本情况. 据统计， 2023年全省考生人数共计达97.76万 ，其中夏季编场人数为66.86万（较2022年增长6.98万人 ... 原创 2023年山东高考录取数据出炉，录取率86.96%，滑档生9月下旬还有注册入学机会. 2023年山东高考录取数据出炉，录取率86.96%，滑档生9月下旬还有注册入学机会. 录取总人数比去年增加46967人。. 这说明尚有6402人未达到150分 (含缺考)。. 这样，2023年本科录取率 ... 今天（8月4日）上午9:00，山东省教育厅举行2023年普通高考第三次新闻发布会，邀请山东省教育招生考试院普招处处长赵丽，通报2023年山东省普通 ... 山东高考2023年情况汇总. 夏季高考分普通类、艺术类、体育类三类，按类别分批次录取；春季高考分30个专业类别及技能拔尖人才类型，分批次录取。. （一）强基计划. 2020年首次实施强基计划招生。. 考生在提前批之前由招生高校完成录取，不需要填报高考志愿 ...

Thought:我们现在已经知道了山东省2023年的高考人数为98万人。

Final Answer:山东省2023年高考人数为98万人。

> Finished chain.

Memory