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后,检查Agent是否需要终止,如果需要终止,则返回true,默认不终止 可以在终止前对agentSession进行修改,如:修改agent的finalAnswer :param agent_session: AgentSession
Python 安装SDK(Python SDK) 配置SDK(Python SDK) 配置LLMs(Python SDK) 配置Prompt(Python SDK) 配置Memory(Python SDK) 配置Skill(Python SDK) 配置Agent(Python SDK)
配置Cache(Python SDK) Cache缓存是一种临时存储数据的方法,它可以把常用的数据保存在内存或者其他设备中,当需要访问这些数据时,无需再去原始的数据源查找,而是直接从缓存中获取,从而节省时间和资源。 Cache缓存有以下几种操作: 初始化:指定缓存使用哪种存储方式
运行Agent(Python SDK) 单轮执行 调用run接口运行一个Agent: agent.run("帮我定个下午3点到8点2303会议室") Agent的运行时会进行自我迭代,并且选择合适的工具,在日志中打印最终的执行结果: 用户: 帮我定个下午3点到8点2303会议室 助手:
实例化Tool(Python SDK) Tool分为StaticTool(静态工具)和DynamicTool(动态工具)两类,静态工具需要开发者事先定义好,即在编译期定义与实例化;动态工具开发者可以在系统运行时动态构建,即在运行态定义与实例化。 StaticTool(静态工具)
配置文档问答能力(Python SDK) 基于已有的知识库进行回答。有stuff、refine和map-reduce策略。 Stuff:将所有文档直接填充到prompt中,提给模型回答,适合文档较少的场景。 from pangukitsappdev.api.embeddings.factory
实例化Tool(Python SDK) 实例化Agent(Python SDK) 运行Agent(Python SDK) 监听Agent(Python SDK) 添加Agent流式输出(Python SDK) 使用Tool Retriever优化Agent性能(Python SDK) 父主题:
配置文档摘要能力(Python SDK) 基于已有的知识库,进行摘要总结。有stuff、refine、map-reduce策略。 Stuff:将所有文档直接填充到prompt中,提给模型处理,适合文档较少的场景。 from pangukitsappdev.api.embeddings
配置Vector(Python SDK) Embedding Emebedding模块用于对Emebedding模型API的适配封装,提供统一的接口快速地调用CSS等模型emebedding能力。 初始化:根据相应模型定义Emebedding类,如使用华为CSS Embedding为:Embeddings
使用Tool Retriever优化Agent性能(Python SDK) Agent在实际生产应用中往往涉及到的工具数量较多,如果把所用的工具全部添加至Agent会产生如下问题: 占用大量输入token。 和问题无关的工具太多,影响模型的判断。 通过Tool Retriever
配置Histroy(Python SDK) History缓存,用于存储历史对话信息,辅助模型理解上下文信息,历史消息对有固定窗口、消息摘要等策略。 初始化:消息记录支持不同的存储方式, 如内存、DCS(Redis)和RDS(Sql)。 from pangukitsappdev.memory
实例化Agent(Python SDK) Agent实例化过程包括注册LLM和注册工具两个部分。 from pangukitsappdev.agent.react_pangu_agent import ReactPanguAgent from pangukitsappdev.api
配置基础问答能力(Python SDK) 提供简单的对话实现。 初始化 from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev.api.skill.base import SimpleSkill
配置多轮对话能力(Python SDK) 支持上下文记忆的多轮对话。 初始化 from pangukitsappdev.skill.conversation_skill import ConversationSkill from pangukitsappdev.api.llms.factory
配置SDK(Python SDK) 基础配置项 SDK依赖的配置项主要通过加载llm.properties配置文件。 在项目路径下,创建llm.properties文件,并根据实际需要配置相应的值。 在环境变量中配置“SDK_CONF_PATH”指向该配置文件: # 建议在业务项目入口处配置
添加Agent流式输出(Python SDK) Agent用于工具调用场景,与普通的LLM流式输出相比,区分了文本流与工具流。 文本流将输出模型的思考过程和最终结果;工具流将输出工具的调用过程,而工具的调用的执行结果是通过监听获取的。 通过如下接口为Agent添加流式输出的回调:
安装SDK(Python SDK) pip直接安装 执行如下命令: pip install pangu_kits_app_dev_py 本地导入 从support网站上下载pangu-kits-app-dev-py的whl包。 建议使用conda创建一个新的python环境,python版本选择3
配置Skill(Python SDK) 配置基础问答能力(Python SDK) 配置多轮对话能力(Python SDK) 配置文档问答能力(Python SDK) 配置文档摘要能力(Python SDK) 父主题: Python
间范围、用户标识、消息类型等,实现对话消息的筛选和分析。 配置Cache(Python SDK) 配置Vector(Python SDK) 配置Histroy(Python SDK) 父主题: Python
配置LLMs(Python SDK) LLMs模块用于对大语言模型API的适配封装,提供统一的接口快速地调用盘古、GALLERY三方模型等模型API。 初始化:根据相应模型定义LLM类,如使用盘古LLM为: LLMs.of("pangu")。 from pangukitsappdev