GPT实战系列-构建多参数的自定义LangChain工具

LangChain系列

GPT实战系列-LangChain如何构建基通义千问的多工具链

GPT实战系列-通过Basetool构建自定义LangChain工具方法

GPT实战系列-一种构建LangChain自定义Tool工具的简单方法

GPT实战系列-搭建LangChain流程简单应用

GPT实战系列-简单聊聊LangChain搭建本地知识库准备

GPT实战系列-LangChain + ChatGLM3构建天气查询助手

GPT实战系列-大模型为我所用之借用ChatGLM3构建查询助手

GPT实战系列-简单聊聊LangChain

大模型查询工具助手之股票免费查询接口

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。

python 复制代码

# 引入需要的模块
from langchain.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain.tools import BaseTool, StructuredTool, tool

from typing import Optional, Type

from 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：

python 复制代码

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

查看相关的参数：

python 复制代码

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。

python 复制代码

# 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：

python 复制代码

class CustomCalculatorTool(BaseTool):
    name = "Calculator"
    description = "useful for when you need to answer questions about math"
    args_schema: Type[BaseModel] = CalculatorInput
    return_direct: bool = True

    def _run(
        self, a: int, b: int, run_manager: Optional[CallbackManagerForToolRun] = None
    ) -> str:
        """Use the tool."""
        return a * b

    async 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：

python 复制代码

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。

觉得有用 收藏收藏收藏

点个赞点个赞点个赞

End

GPT专栏文章：

GPT实战系列-实战Qwen通义千问在Cuda 12+24G部署方案_通义千问 ptuning-CSDN博客

GPT实战系列-ChatGLM3本地部署CUDA11+1080Ti+显卡24G实战方案

GPT实战系列-Baichuan2本地化部署实战方案

GPT实战系列-让CodeGeeX2帮你写代码和注释_codegeex 中文-CSDN博客

GPT实战系列-ChatGLM3管理工具的API接口_chatglm3 api文档-CSDN博客

GPT实战系列-大话LLM大模型训练-CSDN博客

GPT实战系列-LangChain + ChatGLM3构建天气查询助手