LangChain入门(八)-自定义agent中所使用的工具

￡神魔★判官ぃ 2024-03-22 12:06 20阅读 0赞

**目录**

一、说明

二、实例

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#### 一、说明 ####

自定义工具里面有个比较有意思的地方，使用哪个工具的权重是靠 `工具中描述内容` 来实现的，和我们之前编程靠数值来控制权重完全不同。

比如 Calculator 在描述里面写到，如果你问关于数学的问题就用他这个工具。我们就可以在上面的执行过程中看到，他在我们请求的 prompt 中数学的部分，就选用了Calculator 这个工具进行计算。

#### 二、实例 ####

import os
    
    from langchain.agents import initialize_agent, Tool
    from langchain.agents import AgentType
    from langchain.tools import BaseTool
    from langchain.llms import OpenAI
    from langchain import LLMMathChain, SerpAPIWrapper
    
    # openAI的Key
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '**************'
    # 谷歌搜索的Key
    os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = '**************'
    
    llm = OpenAI(temperature=0)
    
    # 初始化搜索链和计算链
    search = SerpAPIWrapper()
    
    llm_math_chain = LLMMathChain(llm=llm, verbose=True)
    
    # 创建一个功能列表，指明这个 agent 里面都有哪些可用工具，agent 执行过程可以看必知概念里的 Agent 那张图
    tools = [
        Tool(
            name="Search",
            func=search.run,
            description="useful for when you need to answer questions about current events"
        ),
        Tool(
            name="Calculator",
            func=llm_math_chain.run,
            description="useful for when you need to answer questions about math"
        )
    ]
    
    # 初始化 agent
    agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
    
    # 执行 agent
    run = agent.run("杜兰特进入NBA多少年了，年份的三次方是多少？")
    print("结果：", run)

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