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基于LangChain的大模型智能体Python源码及运行说明.zip

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简介:
本压缩包包含一个基于LangChain框架开发的大规模语言模型智能体的完整Python实现代码和详细的项目运行指南。 【资源说明】 基于langchain大模型编写智能体python源码+运行说明.zip 启动命令: ```shell python3 demo.py --model 你的模型路径 --max_length 1024 --temperature 0.1 ``` ### 运行结果 ![](pigrun.png) ### agent与vllm融合的启动命令 ```shell python3 demo2.py --model 你的模型路径 --max_length 1024 --temperature 0.1 ``` 注:修改`demo2.py`中的self.api_base为自己的vllm服务地址。 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能正常的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业或项目初期立项演示。 3、如果基础还行,也可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能,直接用于毕业设计、课程设计或作业等。 欢迎下载和沟通交流,互相学习共同进步!

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  • LangChainPython.zip
    优质
    本压缩包包含一个基于LangChain框架开发的大规模语言模型智能体的完整Python实现代码和详细的项目运行指南。 【资源说明】 基于langchain大模型编写智能体python源码+运行说明.zip 启动命令: ```shell python3 demo.py --model 你的模型路径 --max_length 1024 --temperature 0.1 ``` ### 运行结果 ![](pigrun.png) ### agent与vllm融合的启动命令 ```shell python3 demo2.py --model 你的模型路径 --max_length 1024 --temperature 0.1 ``` 注:修改`demo2.py`中的self.api_base为自己的vllm服务地址。 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能正常的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业或项目初期立项演示。 3、如果基础还行,也可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能,直接用于毕业设计、课程设计或作业等。 欢迎下载和沟通交流,互相学习共同进步!
  • 语言审计问答系统Python文档(优质项目)
    优质
    本项目提供了一个基于大语言模型的智能审计问答系统Python实现及其详细文档。旨在通过先进的人工智能技术优化审计流程,提高问题解答效率与准确性。适合对AI应用感兴趣的开发者和专业人士研究使用。 基于大语言模型的智能审计问答系统提供完整的Python源码及详细文档说明(高分项目),适合新手理解与使用。此项目在导师指导下获得高度评价,适用于毕业设计、期末作业或课程设计中追求优异成绩的学生。 该项目代码注释详尽,并附带操作指南和界面介绍,确保使用者能够轻松上手并运行系统。它具备完善的审计问答功能、美观的用户界面以及便捷的操作方式,展现了很强的实际应用潜力。所有组件均经过严格测试与优化,保证了系统的稳定性和可靠性。
  • LangChain本地知识库系统——Langchain-ChatChat
    优质
    Langchain-ChatChat是一款基于LangChain技术的开源软件,旨在构建和管理大模型所需的本地知识库系统,增强对话智能与数据隐私保护。 本项目旨在构建一个基于langchain的大模型本地知识库系统思想实现的问答应用,目标是建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。依托于项目的开源LLM和Embedding模型,可以实现在没有网络连接的情况下完全使用开源模型进行私有部署。此外,本项目还支持调用OpenAI GPT API,并将在未来持续扩充对各类模型及API的支持。
  • 带有加湿器程序代.zip
    优质
    这段代码实现了一个带有详细注释和功能描述的智能加湿器控制程序。它包含了加湿器的基本操作逻辑,并能与用户进行简单交互,自动调节湿度水平,确保室内空气舒适度。 该程序用于控制51单片机驱动的加湿器继电器,并通过1602显示屏显示DHT11传感器采集到的温度和湿度数据。此外,程序还具备手动按键功能、报警提示以及声音提醒等功能,并附有详细的管教说明。经过测试,此程序能够完美运行。
  • TransformerPython机器翻译代文档.zip
    优质
    本资源提供了一个基于Transformer架构的Python实现方案,用于高效进行文本机器翻译,并包含详尽的操作和开发文档。 使用基于Transformer模型的Python代码实现机器翻译任务,专注于从中文到英文的翻译。 数据文件 (Data) cn-eng.txt 包含90,000条中英文句对。
  • 机器学习Python.zip
    优质
    本资源为基于Python编写的机器学习算法应用于智能运维系统的代码包,内含数据预处理、模型训练及异常检测等模块。适合研究与实践使用。 智能运维(AIOps)结合了机器学习与人工智能技术,在现代IT领域日益重要。此压缩包文件《基于机器学习的智能运维, 人工智能运维, Python源码.zip》包含了一些关于如何利用这些先进技术进行系统监控、故障预测和性能优化的Python代码。 1. **定义及应用**:智能运维通过大数据分析、机器学习和AI技术,自动化执行传统IT任务如日志分析、性能监测等。在大型分布式系统与云计算环境中,它提高了效率并减少了人为错误,有助于提前发现潜在问题。 2. **机器学习的作用**:利用机器学习可以训练模型识别系统的正常行为模式,在异常情况下迅速发出警报。例如,它可以分析服务器的CPU利用率、内存消耗及网络流量等指标,并建立基线模型;一旦数据偏离该基准,则可能预示系统存在问题。 3. **Python的角色**:作为数据分析和机器学习语言,Python因其丰富的库(如Pandas, Numpy, Scikit-learn)而被广泛使用。在智能运维中,它可用于收集、清洗及分析日志文件,并构建预测模型以及自动化响应策略。 4. **源码解析**: - 数据采集模块:从系统接口和日志文件获取运维数据。 - 数据预处理模块:清理并转换非结构化数据为适合机器学习的格式。 - 特征工程:根据业务需求创建有助于模型训练的新特征。 - 模型训练:可能使用监督或无监督方法(如决策树、随机森林等)来识别异常情况。 - 预测与报警机制:利用已训练好的模型实时监测系统状态,并在检测到问题时触发警报。 - 自动化响应脚本:当模型发现故障时,自动执行修复操作。 5. **应用场景**:智能运维适用于云服务提供商、互联网公司及金融行业的数据中心等环境。它有助于优化资源分配并减少停机时间,从而提升服务质量。 6. **学习与实践建议**:为深入理解该技术,可以从解析和运行压缩包中的源码开始,逐步了解各模块功能,并尝试调整参数以改进模型适应性。 总结而言,《基于机器学习的智能运维, 人工智能运维, Python源码.zip》提供了一个实用的解决方案,通过Python及AI实现对系统的智能化监控与管理。对于希望提升运维技能或探索AIOps领域的开发者来说,这是一个极佳的学习资源。
  • Python垃圾分类系统使用书.zip
    优质
    该压缩包包含一个基于Python开发的智能化垃圾分类系统的完整源代码以及详细的使用说明书,旨在帮助用户通过编程实现垃圾的有效分类。 资源浏览查阅28次。该项目是个人高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可,包含Python的智能垃圾分类系统源码及使用说明.zip文件。更多下载资源、学习资料请访问文库频道。此处不提供具体链接,请自行前往相关网站查找。
  • ChatGLM等语言Langchain等应用langchain-chatchat-master.zip
    优质
    langchain-chatchat-master.zip是一款结合了ChatGLM及其他先进大语言模型与LangChain技术框架的应用程序,旨在提供高效、智能的人机对话解决方案。 基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现的开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。 重要提示:0.2.10 版本将会是 0.2.x 系列的最后一个版本,之后该系列版本将不再进行更新和技术支持。我们将全力研发更具实用性的 Langchain-Chatchat 0.3.x 版本。对于 0.2.10 的后续 bug 修复,我们会直接推送到 master 分支,而不会发布新的版本号。
  • LangChain-GPT-简易,auto-agent
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    LangChain-GPT简易智能体(auto-agent)是一款基于LangChain和GPT技术开发的自动化工具,旨在简化复杂任务流程,提供智能化解决方案。 在IT领域内,智能体是人工智能的一个重要分支,它指的是能够自主执行任务、学习并适应环境的软件系统。LangChain-GPT-简单智能体是一种结合了自然语言处理技术与GPT模型实现的智能体。该模型利用了强大的Transformer架构来理解和生成人类语言。 本段落将深入探讨LangChain-GPT-简单智能体的工作原理和设计思路,以及如何使用它进行开发。 GPT是由OpenAI研发的一种基于Transformer架构的语言模型,通过大量文本数据训练后可以理解上下文并生成连贯的人类语言。而LangChain则是一个用于构建和实验自然语言处理管道的灵活库。结合这两者,我们可以创建一个能够理解和响应自然语言指令的智能体。 该简单智能体的核心在于其交互机制:当接收到用户输入时,通过LangChain将输入转换为GPT可以理解的形式;随后由GPT根据上下文生成相应的回应。这种回应可能是一个答案、执行的动作或对新任务的解释等,具体取决于设计目标和训练情况。 要使用该智能体进行开发,则需要遵循以下步骤: 1. **环境搭建**:确保安装了必要的依赖库如LangChain及transformers。 2. **加载GPT模型**:从transformers中载入预训练好的GPT模型,并将其权重加载到内存中。 3. **构建LangChain管道**:定义智能体如何处理输入和生成输出的流程,这可能包括文本预处理、推理以及后处理等步骤。 4. **交互循环设置**:建立一个可以持续接收用户指令并作出响应的循环。在这个过程中,需要识别不同类型的命令(如询问、请求或指示)。 5. **训练与优化**:如果有必要的话,可以通过收集对话数据并对模型进行微调来使其适应特定任务。 通过阅读和理解提供的代码示例,开发者可以了解如何将LangChain与GPT结合使用以构建出一个能够自然语言交互的智能体。这种技术拥有广泛的应用前景,无论是客服服务、虚拟助手还是游戏AI等领域都适用。随着学习和实践深入进行,我们可以进一步提高智能体的理解能力和反应质量,使其更加智能化且实用化。