LangChain中的FakeListLLM类使用指南
LangChain提供了一个fake LLM类，可以用于测试。这允许您模拟LLM的调用，并模拟如果LLM以某种方式响应会发生什么。
在这个笔记本中，我们将介绍如何使用它。
我们首先在代理中使用FakeLLM。
from langchain_community.llms.fake import FakeListLLM
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
tools = load_tools(["python_repl"])
responses = ["Action: Python REPL\nAction Input: print(2 + 2)", "Final Answer: 4"]
llm = FakeListLLM(responses=responses)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True
)
agent.invoke("whats 2 + 2")
总结
本文介绍了LangChain提供的FakeListLLM类，这是一个用于测试目的的假LLM。通过模拟LLM的响应，它可以帮助开发者在不实际调用大型语言模型的情况下测试代理的行为。代码示例展示了如何加载工具、创建FakeListLLM实例、初始化代理，并调用代理执行一个简单的数学问题。
)
