无法使用 Langchain 生成项目符号摘要

Question

我目前正在与 Langchain 项目的聊天代理合作。我的目标是生成要点中的视频内容摘要，但我遇到了一个问题。该代理能够总结内容，但它不会按照我的指示将摘要格式化为要点。

这是我使用的代理初始化代码：

agent = initialize_agent(
    agent=AgentType.CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION,
    tools=tools,
    llm=llm,
    verbose=True,
    max_iterations=3,
    early_stopping_method='generate',
    memory=memory,
)

然后，我向代理提供以下提示：

prompt = "summarize in bullets: https://www.youtube.com/watch?v=n2Fluyr3lbc"

代理提供摘要，但未按预期将输出格式化为要点。相反，它只是生成段落形式的内容。

任何人都可以提供任何指导来说明为什么代理可能不遵循提示中的“要点”说明吗？我是否应该制定提示的特定方法，或者代理初始化中是否有我可能丢失的设置？

感谢任何帮助或指导。

我的尝试和期望：

我已经使用适当的设置初始化了 Langchain 代理，然后向其传递了一个提示以总结 YouTube 视频链接。我的期望是，代理在收到“用项目符号总结：[YouTube 链接]”的提示后，会提供视频内容的项目符号摘要。

我选择这种方法是因为我相信代理应该能够根据 Langchain 模型通常表现出的理解和处理能力来解释和执行该指令。我希望输出是从视频中提取的关键点的简明列表，每个点都以单独的项目符号点的形式呈现。

实际结果：

实际上，代理确实提供了视频内容的摘要，表明它正确处理了视频并执行了指令的“摘要”部分。然而，它并没有按照我的指示将摘要格式化为要点。相反，摘要以单个非结构化段落的形式提供。

因此，虽然代理展示了其总结内容的能力，但它并未遵守格式说明。在这种情况下，挑战在于找出为什么指令的“要点”方面没有得到执行。

Answer 1

我认为目前您可以直接与代理人联系。你能做的就是你可以以要点形式将输出提供给 llm 询问：

你得到了输出

output = agent_executor.run("....")

将其输入llm

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import (AIMessage, HumanMessage,SystemMessage)

messages=[SystemMessage(content='you are an expert in summarizing documents'),
         HumanMessage(content=f"Please provide a short summary of the following text in bullet points:\n output :{output}")]
llm=ChatOpenAI(temperature=0,model_name='gpt-3.5-turbo')

summary=llm(messages)
print(summary)