用户561925104515

在这个示例中，我们使用了requests库来发送HTTP GET请求，解析JSON响应并处理可能的错误。 常见问题和解决方案 API限额（Rate Limit）：许多API都有访问限制。解决方案包括请

2. 流处理 流处理允许逐步接收数据，而不是等待完整的结果。虽然默认的流处理实现只返回最终结果，但一些LLM提供商支持更细粒度的token级流式传输。这对于实时应用尤为重要。 3. 批量处理 批量处理

引言 在使用大语言模型（LLM）进行工具调用时，虽然通常比简单的提示要可靠，但仍然存在尝试调用不存在的工具或未能返回匹配请求模式的参数的问题。本篇文章旨在介绍如何在LangChain中构建错误处理机制

引言 在构建智能系统时，我们常常需要让大语言模型（LLM）调用特定工具以执行某些任务，例如计算或数据获取。然而，有时候模型可能会选择不合适的工具，影响结果的准确性。在这篇文章中，我们将探讨如何通过参数

在这个例子中，我们使用了默认的阈值设置，所有例子被重新排序后输出。 常见问题和解决方案 问题1：为什么使用预设阈值不排除任何例子？ 解决方案：默认阈值为-1.0，意味着只排序例子而不排除任何内容。如果

引言 在现代自然语言处理中，设计具有复用性和灵活性的提示（Prompt）是提升模型性能的关键之一。LangChain 提供了一种优雅的方式来组合不同组件，从而构建出强大的提示模板（Prompt Tem