LangChain自定义工具调用

示例代码

注：将ppt后缀名改为zip后解压

python版本：3.12.4

自定义工具

在构建代理时，您需要为其提供一个Tool列表，以便代理可以使用这些工具。除了实际调用的函数之外，Tool由几个组件组成：

LangChain 提供了三种创建工具的方式：

1. 使用@tool装饰器 -- 定义自定义工具的最简单方式。
2. 使用StructuredTool.from_function 类方法 -- 这类似于@tool装饰器，但允许更多配置和同步和异步实现的规范。
3. 通过子类化BaseTool -- 这是最灵活的方法，它提供了最大程度的控制，但需要更多的工作量和代码。 @tool或StructuredTool.from_function类方法对于大多数用例应该足够了。 提示 如果工具具有精心选择的名称、描述和 JSON 模式，模型的性能会更好。

@tool 装饰器

这个@tool装饰器是定义自定义工具的最简单方式。该装饰器默认使用函数名称作为工具名称，但可以通过传递字符串作为第一个参数来覆盖。此外，装饰器将使用函数的文档字符串作为工具的描述 - 因此必须提供文档字符串。

#示例：tools_decorator.py
from langchain_core.tools import tool
@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """Multiply two numbers."""
    return a * b
# 让我们检查与该工具关联的一些属性。
print(multiply.name)
print(multiply.description)
print(multiply.args)

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

或者创建一个异步实现，如下所示：

#示例：tools_async.py
from langchain_core.tools import tool
@tool
async def amultiply(a: int, b: int) -> int:
    """Multiply two numbers."""
    return a * b

您还可以通过将它们传递给工具装饰器来自定义工具名称和 JSON 参数。

from pydantic import BaseModel, Field
class CalculatorInput(BaseModel):
    a: int = Field(description="first number")
    b: int = Field(description="second number")
@tool("multiplication-tool", args_schema=CalculatorInput, return_direct=True)
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """Multiply two numbers."""
    return a * b
# 让我们检查与该工具关联的一些属性。
print(multiply.name)
print(multiply.description)
print(multiply.args)
print(multiply.return_direct)

multiplication-tool
multiplication-tool(a: int, b: int) -> int - Multiply two numbers.
{'a': {'title': 'A', 'description': 'first number', 'type': 'integer'}, 'b': {'title': 'B', 'description': 'second number', 'type': 'integer'}}
True

StructuredTool

StructuredTool.from_function 类方法提供了比@tool装饰器更多的可配置性，而无需太多额外的代码。

from langchain_core.tools import StructuredTool
import asyncio