有没有方法将向量嵌入集成到Langchain代理中？

Question

我正在尝试使用Langchain的ReAct代理，并想把我的pinecone索引提供给它们作为上下文。不过，我找不到任何接口可以让我把使用ReAct链的语言模型（LLM）和我的向量嵌入一起提供。

在这里，我设置了语言模型并获取了我的向量嵌入。

llm = ChatOpenAI(temperature=0.1, model_name="gpt-4")
retriever = vector_store.as_retriever(search_type='similarity', search_kwargs={'k': k})

接下来，我开始我的ReAct链。

prompt = hub.pull("hwchase17/structured-chat-agent")
agent = create_structured_chat_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
result = agent_executor.invoke(
    {
        "input": question,
        "chat_history": chat_history
    }
)

在使用ReAct代理之前，我是这样使用向量嵌入的。

crc = ConversationalRetrievalChain.from_llm(llm, retriever)
result = crc.invoke({'question': systemPrompt, 'chat_history': chat_history})
chat_history.append((question, result['answer']))

有没有办法把这两种方法结合起来，让ReAct代理也能使用向量嵌入呢？

Answer 1

你可以把检索器指定为代理的一个工具。举个例子：

from langchain.tools.retriever import create_retriever_tool


retriever = vector_store.as_retriever(search_type='similarity', search_kwargs={'k': k})

retriever_tool = create_retriever_tool(
    retriever,
    "retriever_name",
    "A detailed description of the retriever and when the agent should use it.",
)

tools = [retriever_tool]

agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

参考资料：

1. 代理 > 检索器 (LangChain)