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GPT实战系列-构建多参数的自定义LangChain工具

news 来源：原创 2024/5/20 15:31:18

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随着OpenAI的GPT-4这样的大型语言模型（LLMs）已经风靡全球，现在让它们自动执行各种任务，如回答问题、翻译语言、分析文本等。LLMs是在交互上真正体验到像“人工智能”。

如何管理这些模块呢？

LangChain在这方面发挥重要作用。LangChain使构建由LLMs驱动的应用程序变得简单，使用LangChain，可以在统一的界面中轻松与不同类型的LLMs进行交互，管理模型版本，管理对话版本，并将LLMs连接在一起。

# 引入需要的模块
from langchain.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain.tools import BaseTool, StructuredTool, toolfrom typing import Optional, Typefrom langchain.callbacks.manager import (AsyncCallbackManagerForToolRun,CallbackManagerForToolRun,
)

当需要定义多个参数的自定义tools，怎么构造呢？

用@Tool装饰器自定义

LangChain可以连接到自己定义的工具，也可以连接到内嵌的tool提供商。通过@Tool构造多参数。

例子自定义乘法器：

@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:"""Multiply two numbers."""return a * b

查看相关的参数：

print(multiply.name)
print(multiply.description)
print(multiply.args)

可以看到两个int 参数：

multiply
multiply(a: int, b: int) -> int - Multiply two numbers.
{'a': {'title': 'A', 'type': 'integer'}, 'b': {'title': 'B', 'type': 'integer'}}

用BaseTool构建多参数tool

除了tool装饰器，还有是BaseTool的方法，定义工具的参数说明。

仍然定义乘法器。

# 定义参数说明
class CalculatorInput(BaseModel):a: int = Field(description="first number")b: int = Field(description="second number")

自定义多参数工具类，实现功能：

class CustomCalculatorTool(BaseTool):name = "Calculator"description = "useful for when you need to answer questions about math"args_schema: Type[BaseModel] = CalculatorInputreturn_direct: bool = Truedef _run(self, a: int, b: int, run_manager: Optional[CallbackManagerForToolRun] = None) -> str:"""Use the tool."""return a * basync def _arun(self,a: int,b: int,run_manager: Optional[AsyncCallbackManagerForToolRun] = None,) -> str:"""Use the tool asynchronously."""raise NotImplementedError("Calculator does not support async")

实例化，查看参数情况：

multiply = CustomCalculatorTool()
print(multiply.name)
print(multiply.description)
print(multiply.args)
print(multiply.return_direct)

得到类似的输出：

Calculator
useful for when you need to answer questions about math
{'a': {'title': 'A', 'description': 'first number', 'type': 'integer'}, 'b': {'title': 'B', 'description': 'second number', 'type': 'integer'}}
True

LangChain是一个Python框架，可以使用LLMs构建应用程序。它与各种模块连接，使与LLM和提示管理，一切变得简单。

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