Tool-Ahead-of-Time 使用教程
1. 项目介绍
Tool-Ahead-of-Time
(TAoT)是一个Python包,旨在为LangChain的ChatOpenAI
、AzureAIChatCompletionsModel
和ChatBedrockConverse
类提供工具调用能力,使得在这些类支持之前,就可以使用新发布的LLM(大型语言模型)。TAoT通过重新格式化模型的输出响应,将其传递给相关工具,从而实现了这一功能。
2. 项目快速启动
要快速启动并使用TAoT,请按照以下步骤操作:
首先,确保你已经安装了Python环境。然后,通过pip命令安装TAoT:
pip install taot
接下来,你可以根据以下代码示例来使用TAoT:
from taot.taot import TaoT
# 初始化TAoT
agent = TaoT()
# 使用你的模型和工具
response = agent.call_model('your_model', 'your_tool', 'your_input')
print(response)
请将'your_model'
、'your_tool'
和'your_input'
替换为实际的模型名称、工具名称和输入数据。
3. 应用案例和最佳实践
以下是一些使用TAoT的实际案例和最佳实践:
-
案例1: 使用TAoT与DeepSeek-R1 671B模型进行交互,尽管LangChain和LangGraph尚未支持此模型的工具调用。
-
最佳实践: 当使用新模型时,确保首先检查模型的API是否稳定。如果遇到不稳定的情况,如返回空响应,可以在TAoT中添加循环,直到获得非空响应。
4. 典型生态项目
TAoT可以与多个生态项目配合使用,以下是一些典型的配合项目:
-
LangChain: LangChain是一个构建AI代理和应用的框架,TAoT可以集成到LangChain中,为LangChain的模型提供工具调用能力。
-
LangGraph: LangGraph是一个用于构建复杂对话系统的库,TAoT可以帮助LangGraph支持更多模型的工具调用。
-
MCP Adapters: LangChain的MCP Adapters库可以与TAoT结合,为DeepSeek-R1 671B等模型提供适配器。
-
Bigtool: LangGraph的Bigtool库也可以与TAoT配合,提供更丰富的工具调用选项。
通过以上介绍,你可以开始使用TAoT来扩展你的LLM应用的功能。记得在实际应用中根据具体情况调整和优化配置。
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PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0123AI内容魔方
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