Home - News ( United States | United Kingdom | Italy | Germany ) - Football scores

Showing content from https://github.com/agents-flex/agents-flex below:

agents-flex/agents-flex: Agents-Flex is an elegant LLM Application Framework like LangChain with Java.

• LLM 的访问能力
• Prompt、Prompt Template 定义加载的能力
• Function Calling 定义、调用和执行等能力
• 记忆的能力（Memory）
• Embedding
• Vector Store
• 文档处理
  • 加载器（Loader）
    • Http
    • FileSystem
  • 分割器（Splitter）
  • 解析器（Parser）
    • PoiParser
    • PdfBoxParser
• Chain 执行链
  • SequentialChain 顺序执行链
  • ParallelChain 并发（并行）执行链
  • LoopChain 循环执行连
  • ChainNode
    • AgentNode Agent 执行节点
    • EndNode 终点节点

使用 OpenAI 大语言模型:

 @Test
public void testChat() {
    OpenAILlmConfig config = new OpenAILlmConfig();
    config.setApiKey("sk-rts5NF6n*******");

    Llm llm = new OpenAILlm(config);
    String response = llm.chat("请问你叫什么名字");

    System.out.println(response);
}

使用 “通义千问” 大语言模型:

@Test
public void testChat() {
    QwenLlmConfig config = new QwenLlmConfig();
    config.setApiKey("sk-28a6be3236****");
    config.setModel("qwen-turbo");

    Llm llm = new QwenLlm(config);
    String response = llm.chat("请问你叫什么名字");

    System.out.println(response);
}

使用 “讯飞星火” 大语言模型:

@Test
public void testChat() {
    SparkLlmConfig config = new SparkLlmConfig();
    config.setAppId("****");
    config.setApiKey("****");
    config.setApiSecret("****");

    Llm llm = new SparkLlm(config);
    String response = llm.chat("请问你叫什么名字");

    System.out.println(response);
}

public static void main(String[] args) {
    SparkLlmConfig config = new SparkLlmConfig();
    config.setAppId("****");
    config.setApiKey("****");
    config.setApiSecret("****");

    Llm llm = new SparkLlm(config);

    HistoriesPrompt prompt = new HistoriesPrompt();

    System.out.println("您想问什么？");
    Scanner scanner = new Scanner(System.in);
    String userInput = scanner.nextLine();

    while (userInput != null) {

        prompt.addMessage(new HumanMessage(userInput));

        llm.chatStream(prompt, (context, response) -> {
            System.out.println(">>>> " + response.getMessage().getContent());
        });

        userInput = scanner.nextLine();
    }
}

• 第一步: 通过注解定义本地方法

public class WeatherUtil {

    @FunctionDef(name = "get_the_weather_info", description = "get the weather info")
    public static String getWeatherInfo(
        @FunctionParam(name = "city", description = "the city name") String name
    ) {
        //在这里，我们应该通过第三方接口调用 api 信息
        return name + "的天气是阴转多云。 ";
    }
}

• 第二步: 通过 Prompt、Functions 传入给大模型，然后得到结果

 public static void main(String[] args) {

    OpenAILlmConfig config = new OpenAILlmConfig();
    config.setApiKey("sk-rts5NF6n*******");

    OpenAILlm llm = new OpenAILlm(config);

    FunctionPrompt prompt = new FunctionPrompt("今天北京的天气怎么样", WeatherUtil.class);
    FunctionResultResponse response = llm.chat(prompt);

    Object result = response.getFunctionResult();

    System.out.println(result);
    //"北京的天气是阴转多云。 "
}

RetroSearch is an open source project built by @garambo | Open a GitHub Issue

Search and Browse the WWW like it's 1997 | Search results from DuckDuckGo

HTML: 3.2 | Encoding: UTF-8 | Version: 0.7.4