面向开发者的LLM入门课程-定义工具在代理中使用

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“面向开发者的LLM入门课程-定义工具在代理中使用”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

面向开发者的LLM入门课程-定义工具在代理中使用：

定义自己的工具并在代理中使用

在本节，我们将创建和使用自定义时间工具。LangChian tool 函数装饰器可以应用用于任何函数，将函数转化为LangChain 工具，使其成为代理可调用的工具。我们需要给函数加上非常详细的文档字符串,使得代理知道在什么情况下、如何使用该函数/工具。比如下面的函数 time ,我们加上了详细的文档字符串。

# 导入tool函数装饰器
from langchain.agents import tool
from datetime import date

@tool
def time(text: str) -> str:
“””
返回今天的日期，用于任何需要知道今天日期的问题。
输入应该总是一个空字符串，
这个函数将总是返回今天的日期，任何日期计算应该在这个函数之外进行。
“””
return str(date.today())

# 初始化代理
agent= initialize_agent(
tools=[time], #将刚刚创建的时间工具加入代理
llm=llm, #初始化的模型
agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, #代理类型
handle_parsing_errors=True, #处理解析错误
verbose = True #输出中间步骤
)

# 使用代理询问今天的日期.
# 注: 代理有时候可能会出错（该功能正在开发中）。如果出现错误，请尝试再次运行它。
agent(“今天的日期是？”)

> Entering new AgentExecutor chain…
根据提供的工具，我们可以使用`time`函数来获取今天的日期。

Thought: 使用`time`函数来获取今天的日期。

Action:
“`
{
“action”: “time”,
“action_input”: “”
}
“`
Observation: 2023-08-09
Thought:我现在知道了最终答案。
Final Answer: 今天的日期是2023-08-09。

> Finished chain.

{‘input’: ‘今天的日期是？’, ‘output’: ‘今天的日期是2023-08-09。’}

上面的过程可以总结为下

1. 模型对于接下来需要做什么，给出思考（Thought）
思考：我需要使用 time 工具来获取今天的日期

2. 模型基于思考采取行动（Action), 因为使用的工具不同，Action的输出也和之前有所不同，这里输出的为python代码
行动: 使用time工具，输入为空字符串

3. 模型得到观察（Observation）
观测: 2023-07-04

4. 基于观察，模型对于接下来需要做什么，给出思考（Thought）
思考: 我已成功使用 time 工具检索到了今天的日期

5. 给出最终答案（Final Answer）
最终答案: 今天的日期是2023-08-09.

6. 返回最终答案。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“面向开发者的LLM入门课程-定义工具在代理中使用”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！