스택큐힙리스트

export const POST: RequestHandler = async ({ request }) => { const { messages } = await request.json(); const { stream, handlers } = LangChainStream(); const openAIApiKey = OPENAI_API_KEY; // 이 모델은 실제 질문에 답변하기 위해 사용됩니다 const model = new ChatOpenAI({ openAIApiKey, temperature: 0, streaming: true, }); // 에이전트가 사용할 수 있는 도구 목록을 정의합니다 const tools = [ new SerpAPI(SERPAPI_API_KEY, { location: Austin,Te..

Python 3.9.6 (기본값, 2023년 3월 10일, 20:16:38) [Clang 14.0.3 (clang-1403.0.22.14.1)] on darwin 더 많은 정보를 보려면 help, copyright, credits, 또는 license를 입력하세요. >>> import openai 추적 모음(최신 호출 최하단): 파일 , 줄 1, in 파일 /Users/yule/Library/Python/3.9/lib/python/site-packages/openai/__init__.py, 줄 19, in from openai.api_resources import ( 파일 /Users/mic/Library/Python/3.9/lib/python/site-packages/openai/api_resource..

그러나, API 호출을 실제로 만드는 코드는 조금 이상합니다: model_name = 'text-davinci-003' temperature = 0.0 my_llm = OpenAI(model_name=model_name, temperature=temperature) _input = prompt.format_prompt(query=joke_query) output = my_llm(_input.to_string()) parser.parse(output) 이렇게하면 정확히 원하는 결과가 반환됩니다: Joke(setup='닭이 왜 길을 건넜을까요?', punchline='다른 곳으로 가기 위해서입니다!') 그러나 이 경우에는 Chains를 사용하지 않는 것이 이상한 것 같습니다. 다음과 같이 거의 유사한 결과를..

나는 langchain에서 이러한 매개 변수를 '해제'하는 방법을 모릅니다. 이것이 내 코드입니다: from langchain.chains.llm import LLMChain from langchain.llms.openai import OpenAI from langchain.prompts.prompt import PromptTemplate llm = OpenAI(temperature=0, engine=deployment_name) template = 영어를 프랑스어로 번역하는 도움이 되는 어시스턴트입니다. 이 문장을 영어에서 프랑스어로 번역하세요: {text} prompt = PromptTemplate(input_variables=[text], template=template) llm_chain = LL..