langchain tools
时间: 2025-05-01 10:34:51 浏览: 20
### LangChain相关的开发工具和资源
LangChain 是一种用于构建 AI 应用程序的强大框架,它提供了一系列丰富的工具和资源来支持开发者完成复杂的任务。以下是关于 LangChain 的一些重要工具及其相关内容:
#### 工具概述
LangChain 提供了多种内置工具和工具包,旨在简化开发过程并增强应用程序的功能[^1]。这些工具涵盖了数据处理、模型交互以及外部服务集成等多个方面。
#### 主要工具分类
1. **检索器(Retrievers)**
- 该类工具主要用于从数据库或其他存储介质中提取信息。例如,向量数据库检索器可以帮助快速找到与查询最相似的内容[^2]。
2. **链式操作(Chains)**
- 链式操作允许将多个步骤组合成一个连贯的工作流。这使得复杂任务能够被分解为更小的部分逐一执行,从而提高了代码的可读性和维护性[^3]。
3. **记忆模块(Memory Modules)**
- 记忆模块让对话型应用具备上下文感知能力,这对于聊天机器人等场景尤为重要。通过保存历史记录,系统可以在后续响应中更好地理解用户的意图[^4]。
4. **代理(Agents)**
- Agents 结合了语言模型和其他实用插件的能力,在面对未预设的任务时也能表现出良好的适应性。它们可以根据输入动态决定采取哪些行动[^5]。
#### 开发者资源推荐
为了充分利用上述提到的各项特性,建议参考以下材料深入了解:
- **官方文档**: 包含详尽的技术细节说明及示例教程,适合各个层次的学习者查阅。
- **GitHub仓库**: 不仅能下载源码文件,还经常会有社区贡献的新案例分享。
- **安全指引**: 特别强调了在实际项目部署阶段需要注意的安全事项,防止潜在风险发生。
```python
from langchain import OpenAI, Wikipedia
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.tools import BaseTool
class CustomSearchTool(BaseTool):
name = "custom_search"
description = (
"A custom search tool useful for finding information about technology."
)
def _run(self, query: str) -> str:
"""Use the tool."""
result = Wikipedia.run(query)
return f"Custom Search Result: {result}"
llm = OpenAI(temperature=0)
tools = [
Tool(
name="Custom Search",
func=Wikipedia.run,
description="useful for when you need to answer questions about technology.",
),
]
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)
response = agent.run("What is Python programming language?")
print(response)
```
以上是一个简单的例子展示了如何创建自定义工具并与LLM一起工作形成Agent实例。
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