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content/LangChain for LLM Application Development/7.代理.ipynb

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+    "    <li><span><a href=\"#7.1-LangChain内置工具\" data-toc-modified-id=\"7.1-LangChain内置工具-1\">7.1 LangChain内置工具</a></span>\n",
+    "        <ul class=\"toc-item\">\n",
+    "            <li><span><a href=\"#7.1.1-使用llm-math和wikipedia工具\" data-toc-modified-id=\"7.1.1-使用llm-math和wikipedia工具-1.1\">7.1.1 使用llm-math和wikipedia工具</a></span>\n",
+    "            <li><span><a href=\"#7.1.2-使用PythonREPLTool工具\" data-toc-modified-id=\"7.1.2-使用PythonREPLTool工具-1.2\">7.1.2 使用PythonREPLTool工具</a></span>\n",
+    "            </ul>   \n",
+    "    <li><span><a href=\"#7.2-定义自己的工具并在代理中使用\" data-toc-modified-id=\"7.2-定义自己的工具并在代理中使用-2\">7.2 定义自己的工具并在代理中使用</a></span>\n",
+    "        <ul class=\"toc-item\">\n",
+    "            <li><span><a href=\"#7.2.1-创建和使用自定义时间工具\" data-toc-modified-id=\"7.2.1-创建和使用自定义时间工具-2.1\">7.2.1 创建和使用自定义时间工具</a></span></li>\n",
+    "        </ul>\n",
+    "        </li>\n",
+    "    </ul>\n",
+    "</div>\n",
+    "\n",
     "\n",
     "大语言模型学习并记住许多的网络公开信息，大语言模型最常见的应用场景是，将它当作知识库，让它对给定的问题做出回答。\n",
     "\n",
     "另一种思路是将大语言模型当作推理引擎，让它基于已有的知识库，并利用新的信息（新的大段文本或者其他信息）来帮助回答问题或者进行推理LongChain的内置代理工具便是适用该场景。\n",
     "\n",
-    "本节我们将会了解什么是代理，如何创建代理， 如何使用代理，以及如何与不同类型的工具集成，例如搜索引擎。\n",
-    "\n",
-    "**目录**\n",
-    "* 使用LangChain内置工具\n",
-    "    * 使用llm-math和wikipedia工具\n",
-    "    * 使用PythonREPLTool工具\n",
-    "* 定义自己的工具并在代理中使用\n",
-    "    * 创建和使用自定义时间工具"
+    "本节我们将会了解什么是代理，如何创建代理， 如何使用代理，以及如何与不同类型的工具集成，例如搜索引擎。"
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-    "## LangChain内置工具"
+    "## 7.1 LangChain内置工具"
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+    "### 7.1.1 使用llm-math和wikipedia工具"
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+    "### 7.1.2 使用PythonREPLTool工具"
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