使用url接入langchain的OpenAI或者ChatOpenAI
前言
在上一篇文章中,我们探讨了如何自定义LLM
类。但是看到最新的LangGraph
版本中,主要利用的是OpenAI
或者ChatOpenAI
,并使用了ChatOpenAI
独有的bind_tool
方法,使得图结构有了更为丰富的动作与功能,这让我非常眼红。于是本文就探讨了OpenAI
或者ChatOpenAI
包装自定义LLM
的方法。
在前面的两篇文章(langchain更新再体验:加入一个prompt、langchain更新初体验)中,我们完成了一些基础任务,能够回答,也能够植入自定义prompt
,那么就再进一步吧,找出句子中的实体,再去知识图谱中查询是否存在。
目前源码已更新到了我的GitHub上,本文对应的是functions
目录下的neo4disease.py
文件。
对于街道而言,多径效应虽然没有那么明显,但是多少还是在城市环境中存在。而对于船舶、汽车等,多径效应将在狭小的空间内大得惊人。本文就仔细研究一下多径效应的损失。
本文主要参考无线感知理论基础笔记(三)——无线信道:多径信道模型,感谢博客园作者G-Y-C。