Información privilegiada sobre el código fuente del proyecto de celebridades de Internet AutoGPT y práctica integral de casos (1)

Información privilegiada sobre el código fuente de AutoGPT y práctica integral de casos AutoGPT Internals y el código fuente del proyecto de una celebridad de Internet
El proceso de ejecución interno muestra la llamada de la pila interna al informar un mensaje de error. Si tiene experiencia en escribir código o investigar código, sabrá que este es casi el atajo más grande. Si tiene un buen proyecto nuevo de código abierto y desea estudiarlo en profundidad y sistemáticamente, es una forma relativamente simple. , en su ejemplo o código de caso más simple, déjelo lanzar una excepción, porque una vez que se lanza una excepción, generalmente el entorno de desarrollo integrado actual tendrá una llamada de pila, se moverá a lo largo de esta pila y verá su mecanismo de trabajo interno.
Esta sección le explicará cómo se implementa LangChain, no solo mirando el código en sí de LangChain, sino también aprendiendo el código del caso correspondiente. Antes de ingresar oficialmente al contenido de esta sección, es necesario hacer una revisión básica. El agente de LangChain (Agente) se maneja y el modelo de lenguaje, las herramientas y los datos interactúan entre sí. El modelo de lenguaje es obviamente el controlador y el agente. es el administrador Para administrar modelos, herramientas y datos, el núcleo de su proceso de administración es que el modelo le dice al agente a qué herramienta llamar o qué datos llamar, y LangChain en sí mismo permite que el modelo interactúe con sus datos privados o datos de terceros, y al mismo tiempo también actúa como un agente, que es el núcleo de LangChain.
Desde la perspectiva del código, LangChain proporciona muchas herramientas muy buenas, así como la implementación específica de algunos documentos de alto nivel. Como marco de desarrollo de modelos a gran escala con el mayor reconocimiento en los círculos industriales y de código abierto, realmente ahorra un mucho tiempo, porque LangChain en sí mismo no es solo un marco, sino también una herramienta, nos ayuda a hacer mucha implementación, nos basamos directamente en el marco LangChain