分类目录：《大模型从入门到应用》总目录
LangChain系列文章：
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- 为代理程序设置超时时间和限制最大迭代次数和为代理程序和其工具添加共享内存
- 计划与执行
- 回调函数（Callbacks）
----### 多输入工具
本节演示如何在Agent中使用需要多个输入的工具，推荐的方法是使用StructuredTool类。
import os
os.environ["LANGCHAIN_TRACING"] = "true"
from langchain import OpenAI
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
llm = OpenAI(temperature=0)
from langchain.tools import StructuredTool
def multiplier(a: float, b: float) -> float:
"""Multiply the provided floats."""
return a * b
tool = StructuredTool.from_function(multiplier)
# Structured tools are compatible with the STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION agent type.
agent_executor = initialize_agent([tool], llm, agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
agent_executor.run("What is 3 times 4")
日志输出：
Entering new AgentExecutor chain...
Thought: I need to multiply 3 and 4
Action:
{
“action”: “multiplier”,
“action_input”: {“a”: 3, “b”: 4}
}
Observation: 12
Thought: I know what to respond
Action:
{
“action”: “Final Answer”,
“action_input”: “3 times 4 is 12”
}
Finished chain.
输出：
'3 times 4 is 12'
使用字符串格式的多输入工具
与结构化工具相比，另一种方法是使用常规的Tool类，并接受单个字符串作为输入。然后，工具必须处理解析逻辑，从文本中提取相关值，这将使工具表示与Agent提示紧密耦合。如果底层语言模型无法可靠地生成结构化模式，这仍然很有用。
让我们以乘法函数为例。为了使用它，我们将告诉Agent生成以逗号分隔的长度为两个的Action Input。然后，我们编写一个简单的包装器，将字符串分割成两部分（以逗号为界），并将两个解析后的值作为整数传递给乘法函数。
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.agents import AgentType
以下是乘法函数及其字符串解析器的示例：
def multiplier(a, b):
return a * b
def parsing_multiplier(string):
a, b = string.split(",")
return multiplier(int(a), int(b))
llm = OpenAI(temperature=0)
tools = [
Tool(
name = "Multiplier",
func=parsing_multiplier,
description="useful for when you need to multiply two numbers together. The input to this tool should be a comma separated list of numbers of length two, representing the two numbers you want to multiply together. For example, `1,2` would be the input if you wanted to multiply 1 by 2."
)
]
mrkl = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
mrkl.run("What is 3 times 4")
日志输出：
Entering new AgentExecutor chain...
I need to multiply two numbers
Action: Multiplier
Action Input: 3,4
Observation: 12
Thought: I now know the final answer
Final Answer: 3 times 4 is 12
Finished chain.
输出：
'3 times 4 is 12'
工具输入模式
默认情况下，工具通过检查函数签名来推断参数模式。对于更严格的要求，可以指定自定义输入模式，以及自定义的验证逻辑。
from typing import Any, Dict
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.tools.requests.tool import RequestsGetTool, TextRequestsWrapper
from pydantic import BaseModel, Field, root_validator
llm = OpenAI(temperature=0)
我们还需安装tldextract：
!pip install tldextract > /dev/null
notice A new release of pip is available: 23.0.1 -> 23.1
notice To update, run: pip install --upgrade pip
输入：
import tldextract
_APPROVED_DOMAINS = {
"langchain",
"wikipedia",
}
class ToolInputSchema(BaseModel):
url: str = Field(...)
@root_validator
def validate_query(cls, values: Dict[str, Any]) -> Dict:
url = values["url"]
domain = tldextract.extract(url).domain
if domain not in _APPROVED_DOMAINS:
raise ValueError(f"Domain {domain} is not on the approved list:"
f" {sorted(_APPROVED_DOMAINS)}")
return values
tool = RequestsGetTool(args_schema=ToolInputSchema, requests_wrapper=TextRequestsWrapper())
agent = initialize_agent([tool], llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=False)
# This will succeed, since there aren't any arguments that will be triggered during validation
answer = agent.run("What's the main title on langchain?")
print(answer)
输出：
The main title of langchain is "LANG CHAIN 🦜️🔗 Official Home Page"
将会报错的输入：
agent.run("What's the main title on google?")
输出：
---------------------------------------------------------------------------
ValidationError Traceback (most recent call last)
Cell In[7], line 1
----> 1 agent.run("What's the main title on google?")
File ~/code/lc/lckg/langchain/chains/base.py:213, in Chain.run(self, *args, **kwargs)
211 if len(args) != 1:
212 raise ValueError("`run` supports only one positional argument.")
--> 213 return self(args[0])[self.output_keys[0]]
215 if kwargs and not args:
216 return self(kwargs)[self.output_keys[0]]
File ~/code/lc/lckg/langchain/chains/base.py:116, in Chain.__call__(self, inputs, return_only_outputs)
114 except (KeyboardInterrupt, Exception) as e:
115 self.callback_manager.on_chain_error(e, verbose=self.verbose)
--> 116 raise e
117 self.callback_manager.on_chain_end(outputs, verbose=self.verbose)
118 return self.prep_outputs(inputs, outputs, return_only_outputs)
File ~/code/lc/lckg/langchain/chains/base.py:113, in Chain.__call__(self, inputs, return_only_outputs)
107 self.callback_manager.on_chain_start(
108 {"name": self.__class__.__name__},
109 inputs,
110 verbose=self.verbose,
111 )
112 try:
--> 113 outputs = self._call(inputs)
114 except (KeyboardInterrupt, Exception) as e:
115 self.callback_manager.on_chain_error(e, verbose=self.verbose)
File ~/code/lc/lckg/langchain/agents/agent.py:792, in AgentExecutor._call(self, inputs)
790 # We now enter the agent loop (until it returns something).
791 while self._should_continue(iterations, time_elapsed):
--> 792 next_step_output = self._take_next_step(
793 name_to_tool_map, color_mapping, inputs, intermediate_steps
794 )
795 if isinstance(next_step_output, AgentFinish):
796 return self._return(next_step_output, intermediate_steps)
File ~/code/lc/lckg/langchain/agents/agent.py:695, in AgentExecutor._take_next_step(self, name_to_tool_map, color_mapping, inputs, intermediate_steps)
693 tool_run_kwargs["llm_prefix"] = ""
694 # We then call the tool on the tool input to get an observation
--> 695 observation = tool.run(
696 agent_action.tool_input,
697 verbose=self.verbose,
698 color=color,
699 **tool_run_kwargs,
700 )
701 else:
702 tool_run_kwargs = self.agent.tool_run_logging_kwargs()
File ~/code/lc/lckg/langchain/tools/base.py:110, in BaseTool.run(self, tool_input, verbose, start_color, color, **kwargs)
101 def run(
102 self,
103 tool_input: Union[str, Dict],
(...)
107 **kwargs: Any,
108 ) -> str:
109 """Run the tool."""
--> 110 run_input = self._parse_input(tool_input)
111 if not self.verbose and verbose is not None:
112 verbose_ = verbose
File ~/code/lc/lckg/langchain/tools/base.py:71, in BaseTool._parse_input(self, tool_input)
69 if issubclass(input_args, BaseModel):
70 key_ = next(iter(input_args.__fields__.keys()))
---> 71 input_args.parse_obj({key_: tool_input})
72 # Passing as a positional argument is more straightforward for
73 # backwards compatability
74 return tool_input
File ~/code/lc/lckg/.venv/lib/python3.11/site-packages/pydantic/main.py:526, in pydantic.main.BaseModel.parse_obj()
File ~/code/lc/lckg/.venv/lib/python3.11/site-packages/pydantic/main.py:341, in pydantic.main.BaseModel.__init__()
ValidationError: 1 validation error for ToolInputSchema
__root__
Domain google is not on the approved list: ['langchain', 'wikipedia'] (type=value_error)
参考文献：
[1] LangChain官方网站：https://www.langchain/
[2] LangChain 🦜️🔗 中文网，跟着LangChain一起学LLM/GPT开发：https://www.langchain/
[3] LangChain中文网 - LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架：http://wwwlangchain/
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