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多代理协作

 %%capture --no-stderr
%pip install -U langchain langchain_openai langsmith pandas langchain_experimental matplotlib langgraph langchain_core

 import getpass
import osdef _set_if_undefined(var: str):if not os.environ.get(var):os.environ[var] = getpass.getpass(f"Please provide your {var}")_set_if_undefined("OPENAI_API_KEY")
_set_if_undefined("LANGCHAIN_API_KEY")
_set_if_undefined("TAVILY_API_KEY")# Optional, add tracing in LangSmith
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = "Multi-agent Collaboration"

1. import getpass: 导入Python的getpass模块，该模块允许程序在运行时提示用户安全地输入密码信息，而不会在终端上显示输入的内容。

2. import os: 导入Python的os模块，它提供了一种方便的方式来使用操作系统依赖的功能，例如读取或设置环境变量。

3. 定义了一个名为_set_if_undefined的函数，它接受一个字符串参数var：

   • 参数var: 表示要检查的环境变量的名称。

4. 在_set_if_undefined函数内部：

   • 使用os.environ.get(var)检查指定的环境变量var是否已经定义。如果已定义，则get方法将返回其值；如果未定义，则返回None。
   • 如果环境变量未定义（即get返回None），则使用getpass.getpass函数提示用户输入该环境变量的值。getpass.getpass函数会隐藏用户的输入，适用于输入密码或API密钥等信息。
   • 使用f"Please provide your {var}"格式化字符串作为提示信息，询问用户输入环境变量的值。

5. _set_if_undefined("OPENAI_API_KEY"): 调用_set_if_undefined函数，检查OPENAI_API_KEY环境变量是否已定义，如果没有，则提示用户输入。

6. _set_if_undefined("LANGCHAIN_API_KEY"): 为LANGCHAIN_API_KEY环境变量执行相同的检查和设置。

7. _set_if_undefined("TAVILY_API_KEY"): 为TAVILY_API_KEY环境变量执行相同的操作。

8. 设置LANGCHAIN_TRACING_V2和LANGCHAIN_PROJECT环境变量：

   • os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true": 设置LANGCHAIN_TRACING_V2环境变量的值为"true"，用于启用LangSmith工具的跟踪功能。
   • os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = "Multi-agent Collaboration": 设置LANGCHAIN_PROJECT环境变量的值为"Multi-agent Collaboration"，用于在LangSmith网站中标识项目。

创建代理

下面的助理函数将帮助创建代理。这些代理将成为图中的节点。

 from langchain_core.messages import (BaseMessage,HumanMessage,ToolMessage,
)
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholderfrom langgraph.graph import END, StateGraphdef create_agent(llm, tools, system_message: str):"""Create an agent."""prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system","You are a helpful AI assistant, collaborating with other assistants."" Use the provided tools to progress towards answering the question."" If you are unable to fully answer, that's OK, another assistant with different tools "" will help where you left off. Execute what you can to make progress."" If you or any of the other assistants have the final answer or deliverable,"" prefix your response with FINAL ANSWER so the team knows to stop."" You have access to the following tools: {tool_names}.\n{system_message}",),MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),])prompt = prompt.partial(system_message=system_message)prompt = prompt.partial(tool_names=", ".join([tool.name for tool in tools]))return prompt | llm.bind_tools(tools)

create_agent 的函数创建一个智能代理（agent），能够使用大型语言模型（LLM）和一系列工具来回答问题或完成任务。

1. from langchain_core.messages import BaseMessage, HumanMessage, ToolMessage: 从 langchain_core.messages 模块导入三个类：BaseMessage（基类消息），HumanMessage（人类消息），ToolMessage（工具消息）。

2. from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder: 从 langchain_core.prompts 模块导入 ChatPromptTemplate（聊天提示模板）和 MessagesPlaceholder（消息占位符）。这些工具用于构建和自定义聊天机器人的提示。

3. from langgraph.graph import END, StateGraph: 从 langgraph.graph 模块导入 END（和 StateGraph（状态图）。StateGraph 表示和管理任务的状态转换。

4. 定义了一个 create_agent 的函数，

   • llm: 一个大型语言模型实例，代理将使用这个模型来生成回答或执行任务。
   • tools: 一个工具列表，这些工具提供了代理可以调用的功能。
   • system_message: 一个字符串，表示系统消息，包含一些指令或信息。

5. 在函数内部，首先创建一个 ChatPromptTemplate 对象，它是一个聊天提示模板，用于构建代理的回答提示。提示包含一个系统消息和一个消息列表的占位符。

6. prompt = prompt.partial(system_message=system_message): 使用 partial 方法将系统消息填充到提示模板中。

7. prompt = prompt.partial(tool_names=", ".join([tool.name for tool in tools])): 遍历 tools 列表，提取每个工具的名称，并将它们以逗号分隔的形式加入到提示模板中。

8. return prompt | llm.bind_tools(tools): 返回修改后的提示对象，并通过使用位或运算符 | 将提示与 llm.bind_tools(tools) 结合。bind_tools 方法用于将 LLM 模型与提供的工具绑定，以便代理可以调用这些工具。

大模型技术分享

《企业级生成式人工智能LLM大模型技术、算法及案例实战》线上高级研修讲座

模块一：Generative AI 原理本质、技术内核及工程实践周期详解
模块二：工业级 Prompting 技术内幕及端到端的基于LLM 的会议助理实战
模块三：三大 Llama 2 模型详解及实战构建安全可靠的智能对话系统
模块四：生产环境下 GenAI/LLMs 的五大核心问题及构建健壮的应用实战
模块五：大模型应用开发技术：Agentic-based 应用技术及案例实战
模块六：LLM 大模型微调及模型 Quantization 技术及案例实战
模块七：大模型高效微调 PEFT 算法、技术、流程及代码实战进阶
模块八：LLM 模型对齐技术、流程及进行文本Toxicity 分析实战
模块九：构建安全的 GenAI/LLMs 核心技术Red Teaming 解密实战
模块十：构建可信赖的企业私有安全大模型Responsible AI 实战 

Llama3关键技术深度解析与构建Responsible AI、算法及开发落地实战

1、Llama开源模型家族大模型技术、工具和多模态详解：学员将深入了解Meta Llama 3的创新之处，比如其在语言模型技术上的突破，并学习到如何在Llama 3中构建trust and safety AI。他们将详细了解Llama 3的五大技术分支及工具，以及如何在AWS上实战Llama指令微调的案例。
2、解密Llama 3 Foundation Model模型结构特色技术及代码实现：深入了解Llama 3中的各种技术，比如Tiktokenizer、KV Cache、Grouped Multi-Query Attention等。通过项目二逐行剖析Llama 3的源码，加深对技术的理解。
3、解密Llama 3 Foundation Model模型结构核心技术及代码实现：SwiGLU Activation Function、FeedForward Block、Encoder Block等。通过项目三学习Llama 3的推理及Inferencing代码，加强对技术的实践理解。
4、基于LangGraph on Llama 3构建Responsible AI实战体验：通过项目四在Llama 3上实战基于LangGraph的Responsible AI项目。他们将了解到LangGraph的三大核心组件、运行机制和流程步骤，从而加强对Responsible AI的实践能力。
5、Llama模型家族构建技术构建安全可信赖企业级AI应用内幕详解：深入了解构建安全可靠的企业级AI应用所需的关键技术，比如Code Llama、Llama Guard等。项目五实战构建安全可靠的对话智能项目升级版，加强对安全性的实践理解。
6、Llama模型家族Fine-tuning技术与算法实战：学员将学习Fine-tuning技术与算法，比如Supervised Fine-Tuning(SFT)、Reward Model技术、PPO算法、DPO算法等。项目六动手实现PPO及DPO算法，加强对算法的理解和应用能力。
7、Llama模型家族基于AI反馈的强化学习技术解密：深入学习Llama模型家族基于AI反馈的强化学习技术，比如RLAIF和RLHF。项目七实战基于RLAIF的Constitutional AI。
8、Llama 3中的DPO原理、算法、组件及具体实现及算法进阶：学习Llama 3中结合使用PPO和DPO算法，剖析DPO的原理和工作机制，详细解析DPO中的关键算法组件，并通过综合项目八从零开始动手实现和测试DPO算法，同时课程将解密DPO进阶技术Iterative DPO及IPO算法。
9、Llama模型家族Safety设计与实现：在这个模块中，学员将学习Llama模型家族的Safety设计与实现，比如Safety in Pretraining、Safety Fine-Tuning等。构建安全可靠的GenAI/LLMs项目开发。
10、Llama 3构建可信赖的企业私有安全大模型Responsible AI系统：构建可信赖的企业私有安全大模型Responsible AI系统，掌握Llama 3的Constitutional AI、Red Teaming。

解码Sora架构、技术及应用

一、为何Sora通往AGI道路的里程碑？
1，探索从大规模语言模型(LLM)到大规模视觉模型(LVM)的关键转变，揭示其在实现通用人工智能(AGI)中的作用。
2，展示Visual Data和Text Data结合的成功案例，解析Sora在此过程中扮演的关键角色。
3，详细介绍Sora如何依据文本指令生成具有三维一致性(3D consistency)的视频内容。 4，解析Sora如何根据图像或视频生成高保真内容的技术路径。
5，探讨Sora在不同应用场景中的实践价值及其面临的挑战和局限性。

二、解码Sora架构原理
1，DiT (Diffusion Transformer)架构详解
2，DiT是如何帮助Sora实现Consistent、Realistic、Imaginative视频内容的？
3，探讨为何选用Transformer作为Diffusion的核心网络，而非技术如U-Net。
4，DiT的Patchification原理及流程，揭示其在处理视频和图像数据中的重要性。
5，Conditional Diffusion过程详解，及其在内容生成过程中的作用。
三、解码Sora关键技术解密
1，Sora如何利用Transformer和Diffusion技术理解物体间的互动，及其对模拟复杂互动场景的重要性。
2，为何说Space-time patches是Sora技术的核心，及其对视频生成能力的提升作用。
3，Spacetime latent patches详解，探讨其在视频压缩和生成中的关键角色。
4，Sora Simulator如何利用Space-time patches构建digital和physical世界，及其对模拟真实世界变化的能力。
5，Sora如何实现faithfully按照用户输入文本而生成内容，探讨背后的技术与创新。
6，Sora为何依据abstract concept而不是依据具体的pixels进行内容生成，及其对模型生成质量与多样性的影响。