开挖机的民工-优快云博客

原创 passlib报错:module ‘bcrypt‘ has no attribute ‘about‘

前提:你使用了，passlib和bcrypt。因为passlib太久没更新了，导致新版的bcrypt兼容性的问题导致报错，把bcrypt的版本改成4.0.1就可以了。而我的建议就是不用passlib。

2025-04-02 15:42:53 145

原创 Java中如何和大模型交互

先说一下一些特点，就是我明明用了@data为什么还要搞get和set方法呢，这个是因为json格式化时报错，说没用get和set方法，所以需要。方法返回的值（即大写的常量名）作为 JSON 中的表示。上面那个我感觉可读性有点差，如果要想知道到底是如何运行的。实际上非常简单，就是发送指定格式的信息给指定的网址，然后等待回复就可以了。只要你编辑好请求内容就可以了，然后大模型会回复信息的。本次交互的阿里的通义千问。大致就这样，调用openAI的也差不多。Jackson 默认将枚举的。

2025-01-21 22:02:34 440

原创 Ai Agent之Langchian细谈吧

再了解Rag之前先了解一下文本嵌入，既将文本转化为向量，方便大模型解读，因为你一次性发给模型的内容是有限，所以不可能让ai阅读正本书来说的。关于rag和agent以及tools一次性写完吧，然后根据提问去查询问题，然后返回对应的文本。我本人后面用百度的，结果发现效果不太理想。

2025-01-13 01:00:00 200

原创 Ai Agent之LangChains核心之链(二)

假设我要分析一个产品的好坏，此时，提示模板1就是列出产品的特点，提示模板2根据这些特点回答优点信息，提示模板3就是回答缺点信息。关键点就在于每个链和负责自己的活。其中单独领出就可以看作基础链的扩展，chain=(提示模板1|模型|处理返回结果|开始分支处理|最后合并结果)。出现了红色波浪线报错是正常的，这个可以解除的，我一般能运行就可以。中我实现了一个入门的链，接下来就是关于链的分支。如图，结果分为两点：前景和缺点。

2025-01-12 00:45:00 198

原创 Ai Agent之langChain的核心理念链(一)

多个处理步组成的序列或者工作流，通常涉及对数据的处理、API的调用、模型推理，目的是将不同的组件整合在一起，以便它们能够协调的关注，实现复杂的功能。对基本的链可以进行扩展、根据选择不同对链进行分支处理、或者让链分支两条链同时执行。下面就谈最简单的链。个人认为就是类似于那个工厂中，一组打打螺丝，二组焊板子。每一步对处理自己想要干的活，而不是一个干到底。这样大幅度减少模型的幻觉情况。最简单的写法其实就是: chain = promptTemplate | model。

2025-01-11 14:15:00 155

原创 Ai Agent之Langchain提示模板与模型的交互示范代码(二)

就是提示模板与前面的聊天代码的混合，最大的好处就是交互规范一致，相同的模板可以用于多种情况，只需要替换不同的指，简化参数管理。

2025-01-10 14:30:00 188

原创 Ai Agent之langchain的提示模板(一)

第一部分和第二部分很简单，就是把字符串转化成模板，通过填充占位符来达到目的，不过要注意的是，在第一部分和第二部分的消息模板中，他们把消息种类属于是HumanMessagez。("system","你是一个喜剧演员，告诉关于{topic}的笑话")=SystemMessage("你是一个喜剧演员，告诉关于{topic}的笑话"),第三第四第五部分，是关于也可以在SystemMessage添加占位符。

2025-01-09 03:30:00 282

原创 Ai Agent之langchain的聊天历史消息(三)

每次的对话都可以存储起来，主要通过AIMessage, HumanMessage,SystemMessage这三种可以实现存储你的对话消息，给模型更好的理解对话。也可以存储到云上或者本地上，方便你查看历史消息。在SystemMessage定义了ai回答的身份，我把Ai的身份定义成资深的python程序员，使用在回答的时候就不需要提示ai用python回答问题了。在代码中我用变量history存储了消息，通过存储这个history达到了与ai模型的长对话以及历史对话。

2025-01-08 10:45:00 290

原创 Ai Agent之langchain的聊天消息主要的种类(二)

在langchain中，这些对话组成了上下文，通过维护和管理这些消息的历史，系统开源更好理解用户的意图并且回答，这种结构化的方法可以构建更复杂的对话系统。1.SystemMessage:系统消息，通常用于引导对话或提供上下文，类似于角色的设定，这个是必须要放在最上面的。在langchain中消息主要分成三种：AIMessage, HumanMessage,SystemMessage。2.HumanMessage:由用户(人类提供的消息)的消息，属于对话的起点或者对Ai的提问。

2025-01-07 14:30:00 647

原创 Ai Agent之 LangChain的基本聊天以及入门(一)

先说运行环境，python，poetry，以及使用的是通义千问api，openAi的api key太难弄了，百度的api key，呵呵。我这边为了方便，就直接就把api key写死在代码里面了，这个正常写在环境变量文件中。# 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",通义千问返回来了一堆信息，其中给用户最有用的是content中的内容，但其他的也重要。#api_key='百炼API Key', # type: ignore。print("完整的:")

2025-01-06 15:45:00 421

原创 Ai Agent之浅谈一下LangChain

缺点：在工具执行时没有自动的检查或者修改错误，对工具的描述也缺乏？所以Crew Ai引入了工具类(Tools)来补漏。同时在Crew Ai中，角色，背景故事，提示模板等等都需要创建时写好，Crew Ai 的优点是可以跟其他开源模型一起使用。可能过于集成和抽象了，导致不方便了。LangChain的核心是通过执行链中的一系列函数来构建 LLM去支持应用。先说我为什么会关注LangChain，是因为Crew Ai。优点：开源，以及丰富的工具的和易于集成。有空再细谈一下LangChain。

2025-01-05 23:15:00 161

原创 Crew Ai示范代码的一些笔记。

这个是我创建的一个agent(角色)，有角色，背景故事，目的，这个要你自己描述。tools里面是告诉ai可以使用到的工具，这个工具是自己写的，也是后面会谈到的tools。这里面是任务的里面关于任务的描述以及一些信息。不知道还需要想啥，关键是这个用的是open AI的api，我看看能不能改成国内的GPT。如图所示：agents里面代理群，负责角色，tools是要使用的工具，task里面是任务。这个没什么好说的了，就是你自己告诉agent可以使用的方法。然后就是运行命令就可以了。我在前面的文章中参考。

2025-01-04 15:45:00 199

原创 Ai Agent之Crew Ai跑示范demo的一些注意点

先说要用到的：poetry，openAI的api以及谷歌的搜索api。(个人建议用poetry)因为如图需要对应的KeyApi，如果你写死在代码也可以，但记得别泄露了你的api。1.依赖项那块，把tools那条删掉，我在跑代码的时候因为自己建了tools，如果你跑示范代码的，可能出现tools的问题。也是因为这个tools文件夹的存在，需要第一条删除tools或者你改一下名字。这个是crew Ai作者写的Demo代码，我说一些主要的注意事项，和一些命令。openAi就不列了，上面的网址自行注册登录。

2025-01-03 13:45:00 575

原创 Ai Agent系列之什么是Ai Agent

二是Ai AGents(代理群)，个人的能力是有限的，假色一个人角色是厨师，你不可能让这个人烧菜、上菜、算账等工作。大家一起合作，比如厨师agent做出一盘菜，服务员agent上菜了，根据客户的意见告诉厨师agent，让他知道这道菜的缺点，会计agent计算营业额发现开销太大，让厨师agents做菜少放油来省钱。所以，你用Ai创建了一个公司，不同的代理完成不同的工作。拿编程举例子，就是第一个是公司干什么的，第二个就是产品经理制作出产品模型，第三个才是程序员进行编码，在前两个的限制下进行准确的开发。

2025-01-02 14:44:43 205

原创关于poetry install时一直Resolving dependencies

我在下面进行了演示，先把依赖性清空，空项目进行install，然后lock，添加python版本选择，然后install，然后添加crewai，进行lock和install，最后再添加unstructured，pyowm，tools ，python-dotenv ，进行lock和install。这里的先添加了python版本的依赖项，然后是crew ai的依赖项，进行lock和install。最后不重要的依赖性一次性添加：然后lock和install。下面是我的演示，有兴趣的可以看看。

2025-01-01 19:09:56 883

ganlaotian的博客