GPT實(shí)戰(zhàn)系列-一種構(gòu)建LangChain自定義Tool工具的簡(jiǎn)單方法

from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(openai_api_key="...")

用@tool 構(gòu)建自定義的tools

LangChain可以連接到自己定義的工具，也可以連接到內(nèi)嵌的tool提供商。這里介紹一種簡(jiǎn)單的構(gòu)造方法。

定義引用需要用的模塊：

from langchain.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain.tools import BaseTool, StructuredTool, tool

自帶的工具并不能解決我們面臨的問(wèn)題，就需要自己構(gòu)造自己的tools，怎么構(gòu)造呢？

tool裝飾器是一種簡(jiǎn)單的方法，工具的name就是函數(shù)名稱，以下你可以看到tool需要的參數(shù)。

定義一個(gè)簡(jiǎn)單返回字符串的搜索工具，為了簡(jiǎn)單起見，并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)真正搜索。

# 使用tool裝飾器
@tool
def search(query: str) -> str:""" Look up things online."""return "Wellcome LangChain! This is a search tool example."print(search.name)
print(search.description)
print(search.args)

這會(huì)得到類似這樣的輸出，表明工具的屬性參數(shù)：

search
search(query: str) -> str - Look up things online.
{'query': {'title': 'Query', 'type': 'string'}}

當(dāng)我們測(cè)試工具時(shí)，例如隨便輸入字符串：

print(search.invoke("test"))

都得到類似的輸出：

Wellcome LangChain! This is a search tool example.

LangChain是一個(gè)Python框架，可以使用LLMs構(gòu)建應(yīng)用程序。它與各種模塊連接，使與LLM和提示管理，一切變得簡(jiǎn)單。

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