小落同学


前言 由于用默认的langchain agent碰到各种action识别错误,action input解析错误的问题,听说这个langsmith可以让我调试、测试、评估和监控基于任何 LLM 框架构建的链和智能代理的全流程。特地来学习了解一下。 注册langsmith 官网地址:https://smith.langchain.com/看到可以直接用Discord、GitHub、Google账号登录(也可以用自己邮箱注册),于是直接用github账号注册登录。 获取API 登录进去后在Personal页的右上角有一个Create API Key,点击后可创建一个API KeyAPI Key分两种:Personal Access KeyService Key我各创建了一个:Personal Access Key: lsv2_pt_706834b28bf6477a9f69ab9b81021c77_cbd33ac54bServiceKey: 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 设置环境变量 Linux:export LANGCHAIN_TRACING_V2=trueexport LANGCHAIN_ENDPOINT=”https://api.smith.langchain.com“export LANGCHAIN_API_KEY=”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”export LANGCHAIN_PROJECT=”langchain_for_llm_application_development” Windows:setx LANGCHAIN_TRACING_V2 truesetx LANGCHAIN_ENDPOINT “https://api.smith.langchain.com“setx LANGCHAIN_API_KEY lsv2_pt_706834b28bf6477a9f69ab9b81021c77_cbd33ac54bsetx LANGCHAIN_PROJECT langchain_for_llm_application_development 其中:LANGCHAIN_TRACING_V2: 设置LangChain是否开启日志跟踪模式。LANGCHAIN_PROJECT: 跟踪项目的名称。如果LangSmith上还没有这个项目,会自动创建。如果不设置这个环境变量,会把相关信息写到default项目。LANGCHAIN_API_KEY: 你在前面申请生成的LangSmith的API key。 设置好环境变量就可以了,代码无需任何变动!完全没有侵入性的感觉真好。当然,如果要较真的话,引入LangChain的时候代码就已经侵入了,但是我们本来就要用LangChain,那就不用管这个了。 使用 初始化smith ”’pythondef initSmith(self):try:from dotenv import load_dotenvload_dotenv(find_dotenv()) ”’ […]

langsmith使用


让我们来用小落同学试试:大语言模型可以给人力资源部门带来什么帮助 question:ChatGPT之类的大语言模型可以给人力资源部门带来什么帮助 小落同学:ChatGPT可以为人力资源部门带来以下一些好处: question:请用ChatGPT完成一个实际的案例,来帮忙人力资源部门实现自动化招聘流程? 小落同学:好的,我可以给您提供一个案例。假设一家企业需要招聘一名软件开发工程师,人力资源部门可以通过ChatGPT来实现自动化招聘流程。首先,人力资源部门可以在ChatGPT上发布招聘信息,包括职位描述、任职要求、薪资范围等。然后,应聘者可以通过ChatGPT提交简历,并通过文本输入或语音输入的方式回答一些问题,以证明他们是否符合职位要求。接下来,ChatGPT可以自动评估应聘者的答案,并根据其表现给出相应的评价。人力资源部门可以设置一定的阈值,以确定应聘者的面试资格。如果应聘者的评价超过阈值,则可以自动邀请其参加面试。如果应聘者的评价低于阈值,则可以自动拒绝其应聘。最后,如果应聘者通过了面试,人力资源部门可以通过ChatGPT向其发送录用通知,并自动为其办理入职手续。如果应聘者未通过面试,人力资源部门也可以通过ChatGPT向其发送拒录通知,并为其提供一些反馈意见。通过这种方式,人力资源部门可以大大减少招聘流程的时间和人力成本,同时也可以提高招聘效率和准确度。 question:请用随机生成20条员工的考勤记录,并用ChatGPT来对这些考勤记录进行分析,用于人力资源部门决策。 小落同学:以下是随机生成的20条员工考勤记录: 对于这些考勤记录,可以使用以下分析方法: 此外,还可以对员工的考勤记录进行更深入的分析,比如按部门、按岗位、按个人等进行分析,以便为人力资源决策提供更准确的依据。最后,建议将分析结果以图表的形式展示,以便更容易理解和决策。

prompt – ChatGPT之类的大语言模型可以给人力资源部门带来什么帮助