请帮我实现以下需求：langchain为应用框架用作函数调用集成qwen2.5大模型，实现根据用户需求自动调用QGIS工具集中的工具的插件式开发，并帮我在代码中定义一个工具集里面包含3-4个工具，最终实现支持文字、语音输入与输出的用户与大模型的交互式对话框

<think>好的，我现在需要帮用户实现一个基于LangChain的应用框架，集成Qwen2.5大模型和QGIS工具集，实现根据用户需求自动调用工具，并且支持文字、语音的输入输出交互式对话框。首先，我得理清楚整个流程和需要的组件。 用户提到要使用LangChain作为应用框架，所以我需要回忆一下LangChain的结构。LangChain主要用于构建基于大语言模型的应用程序，支持工具调用和链式处理。函数调用（Function Calling）是关键部分，这里需要让Qwen2.5模型能够根据用户的输入决定调用哪个QGIS工具。 接下来是QGIS工具集的集成。用户希望插件式开发，意味着每个工具应该是独立的，方便扩展。我需要定义几个示例工具，比如地理坐标转换、缓冲区分析、计算面积周长，可能再加一个空间查询。每个工具需要符合LangChain的工具定义规范，也就是要有名称、描述、参数等，这样大模型才能正确识别和调用。 然后是处理用户输入。用户需要支持文字和语音输入，输出也要支持这两种方式。语音输入需要用到语音识别库，比如SpeechRecognition，而输出可能需要文本转语音（TTS）库，如pyttsx3或gTTS。这部分需要处理音频输入输出和设备兼容性，可能需要异常处理。 交互式对话框的实现可能需要一个循环，持续接收用户输入，调用模型和工具，然后返回结果。同时要处理对话历史，保持上下文，这可以通过LangChain的Memory模块来实现。 代码结构方面，首先安装必要的库，比如langchain-core、qianfan（如果Qwen2.5通过百度千帆调用）、pygis或者qgis的Python包，以及语音处理库。然后定义工具集，每个工具作为类继承BaseTool，实现_run方法。接着设置模型，绑定工具到模型，创建链。最后处理输入输出，根据类型调用不同的处理函数。 需要注意的几点：QGIS的Python API可能需要在QGIS环境中运行，或者使用headless模式；语音识别可能需要网络连接（如使用Google的API）；异常处理需要完善，特别是在工具调用时，参数验证很重要，避免QGIS操作出错；还有模型返回的解析是否正确，确保正确提取参数调用工具。 现在，开始分步骤构建代码。首先导入必要的模块，定义工具类，比如坐标转换工具需要参数源坐标、目标坐标系，执行proj_transform。缓冲区分析需要输入几何体和距离，调用QGIS的缓冲区方法。面积周长计算工具需要几何体，返回属性。空间查询可能涉及图层和条件，返回查询结果。 然后设置模型，使用Qwen2.5的API密钥，通过LangChain的bind_tools方法将工具绑定到模型，创建OpenAIFunctionsAgent，再封装成AgentExecutor来处理循环。 输入输出处理部分，判断输入是语音还是文本，分别处理。输出同理，如果是语音则合成TTS。需要处理可能的异常，比如语音识别失败，回退到文本输入。 测试部分，模拟用户输入，比如“帮我将WGS84坐标转换成UTM”，检查模型是否正确调用坐标转换工具，参数是否正确提取，QGIS工具是否正确执行，结果是否返回。同时测试语音流程，确保录音和播放正常。 可能遇到的问题：QGIS工具的参数类型和模型返回的可能不匹配，比如几何体的输入可能需要字符串解析成QGIS对象。需要确保工具的参数描述足够详细，让模型能正确生成参数。此外，语音识别的准确率可能影响工具调用，需要添加确认机制，或者让模型回复澄清问题。 最后，代码需要模块化，工具集单独文件，主程序处理交互，配置项如API密钥等通过环境变量管理，提高安全性和可配置性。</think>我将分步骤为您实现该需求，以下是技术实现方案和代码示例： 一、系统架构设计 ``` 用户交互层 (文字/语音) ↓ 输入处理模块 (语音识别/文本解析) ↓ LangChain Agent (Qwen2.5 + 函数调用) ↓ QGIS 工具集 (地理处理功能) ↓ 输出处理模块 (文本生成/语音合成) ``` 二、代码实现（核心部分） 1. 首先安装依赖： ```bash pip install langchain-core qianfan pygis SpeechRecognition pyttsx3 ``` 2. 工具集定义（qgis_tools.py）： ```python from langchain.tools import BaseTool from qgis.core import QgsGeometry, QgsCoordinateReferenceSystem, QgsCoordinateTransform class CoordinateConverter(BaseTool): name = "坐标转换工具" description = "用于地理坐标系转换，如WGS84转UTM" def _run(self, source_coord: str, source_crs: str, target_crs: str): """ 参数示例： source_coord: "120.123,30.456" source_crs: "EPSG:4326" target_crs: "EPSG:32651" """ x, y = map(float, source_coord.split(',')) source = QgsCoordinateReferenceSystem(source_crs) target = QgsCoordinateReferenceSystem(target_crs) transform = QgsCoordinateTransform(source, target, QgsProject.instance()) transformed_point = transform.transform(QgsPointXY(x, y)) return f"转换结果：X={transformed_point.x()}, Y={transformed_point.y()}" class BufferAnalyzer(BaseTool): name = "缓冲区分析工具" description = "生成地理要素的缓冲区" def _run(self, geometry: str, distance: float): """参数示例：geometry: "POINT(120 30)", distance: 1000""" geom = QgsGeometry.fromWkt(geometry) buffer = geom.buffer(distance, 5) return buffer.asWkt() class AreaCalculator(BaseTool): name = "面积周长计算工具" description = "计算多边形面积和周长" def _run(self, polygon_wkt: str): """参数示例："POLYGON((120 30, 121 30, 121 31, 120 31, 120 30))" """ geom = QgsGeometry.fromWkt(polygon_wkt) return { "area": geom.area(), "perimeter": geom.length() } class SpatialQuery(BaseTool): name = "空间查询工具" description = "执行空间关系查询（包含/相交）" def _run(self, layer_name: str, query_geometry: str, relation: str = 'contains'): """参数示例：layer_name: 'buildings', query_geometry: 'POINT(120.5 30.5)'""" layer = QgsProject.instance().mapLayersByName(layer_name)[0] features = [f for f in layer.getFeatures()] target_geom = QgsGeometry.fromWkt(query_geometry) results = [] for feature in features: if target_geom.relation(feature.geometry())[relation]: results.append(feature.attributes()) return results ``` 3. 主程序（main.py）： ```python from langchain.agents import AgentExecutor, OpenAIFunctionsAgent from langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpoint from qgis_tools import * # 初始化大模型 qwen_model = QianfanChatEndpoint( model="Qwen2.5-72B", qianfan_ak="YOUR_API_KEY", qianfan_sk="YOUR_SECRET_KEY" ) # 构建工具集 tools = [CoordinateConverter(), BufferAnalyzer(), AreaCalculator(), SpatialQuery()] # 创建Agent agent = OpenAIFunctionsAgent.from_llm_and_tools( llm=qwen_model, tools=tools, extra_prompt_messages=[MessagesPlaceholder(variable_name="history")] ) agent_executor = AgentExecutor( agent=agent, tools=tools, verbose=True, return_intermediate_steps=True ) # 语音处理模块 def process_voice_input(): import speech_recognition as sr r = sr.Recognizer() with sr.Microphone() as source: print("请说话...") audio = r.listen(source) try: return r.recognize_google(audio, language='zh-CN') except Exception as e: print("语音识别错误:", str(e)) return None # 主交互循环 while True: # 输入处理 input_type = input("请选择输入方式 (1-文本 2-语音): ") if input_type == '1': user_input = input("请输入需求：") elif input_type == '2': user_input = process_voice_input() else: continue # 执行Agent result = agent_executor.invoke({ "input": user_input, "history": [] }) # 输出处理 output_type = input("请选择输出方式 (1-文本 2-语音): ") if output_type == '1': print("结果：", result['output']) elif output_type == '2': import pyttsx3 engine = pyttsx3.init() engine.say(result['output']) engine.runAndWait() ``` 三、关键点说明： 1. 工具设计原则： - 每个工具继承BaseTool - 明确的name和description字段用于模型理解功能 - 严格定义参数类型和格式 - 返回结构化数据 2. 语音处理增强建议： ```python # 可扩展的语音输出处理 def text_to_speech(text): try: from gtts import gTTS import os tts = gTTS(text=text, lang='zh-CN') tts.save("output.mp3") os.system("start output.mp3") except Exception as e: print("语音合成失败:", str(e)) ``` 四、部署注意事项： 1. 需要配置QGIS环境变量 2. 语音功能需要安装对应系统的音频驱动 3. 大模型API密钥需要替换为实际值 4. 建议使用QGIS 3.28+版本 5. 复杂空间操作建议添加异常处理： ```python try: # QGIS操作代码 except QgsException as e: return f"空间操作失败：{str(e)}" ``` 该实现方案通过LangChain的函数调用机制，将自然语言指令自动路由到对应的QGIS处理工具，同时支持多模态交互。开发者可以根据实际需求扩展工具集，建议后续添加： 1. 用户上下文记忆管理 2. 空间数据可视化模块 3. 操作结果验证机制 4. 权限控制系统