langchain 调用工具
时间: 2025-02-16 20:11:12 浏览: 85
### 如何在LangChain框架中调用工具
为了实现工具的调用,在LangChain框架内,开发者可以创建特定功能的函数来处理这一需求。例如,`route_tools` 函数被设计用来检查聊天机器人输出中的 `tool_calls`[^4]。
具体来说,当构建一个应用时,可以通过定义类并继承自基础检索器基类 (`BaseRetriever`) 来扩展功能,从而支持对各种外部服务或内部模块的操作。这通常涉及到重写某些方法以便能够适配具体的业务逻辑以及集成第三方API接口,比如搜索引擎或是其他数据源的服务。
对于实际操作而言,这里提供了一个简化版的例子展示如何在一个Python脚本里配置环境变量以访问必要的API密钥,并引入了几个核心库:
```python
import os
from langchain_core.retrievers import BaseRetriever
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAI
os.environ["SERPER_API_KEY"] = "your_serper_api_key"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key"
class CustomTool(BaseRetriever):
"""Custom tool class extending base retriever."""
def _get_relevant_documents(
self,
query: str,
*,
run_manager: CallbackManagerForRetrieverRun
) -> List[Document]:
# Implement logic here to interact with external services or data sources.
pass
def route_tools(chat_output):
"""Router function checks for tool calls within chat output."""
if 'specific_tool' in chat_output['tool_calls']:
custom_tool_instance = CustomTool()
result = custom_tool_instance.get_relevant_documents(query="example_query")
return result
```
上述代码片段展示了如何通过继承 `BaseRetriever` 创建自定义工具实例,并实现了 `_get_relevant_documents` 方法来进行与外部资源交互的具体工作。而 `route_tools` 则是用来识别何时应当触发该工具的方法之一[^5]。
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