from langchain_core.tools import tool @tool def multiply(first_int: int, second_int: int) -> int: """Multiply two integers together.""" return first_int * second_int llm = ChatTongyi(model="qwen-turbo") llm_with_tools = llm.bind_tools([multiply]) msg = llm_with_tools.invoke("5...
tools = [generate_and_run_sql_query, data_analyzer] model = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0).bind_tools(tools) def create_agent_graph(): workflow = StateGraph(MessagesState) tool_node = ToolNode(tools) workflow.add_node("agent", call_model) ...
这包括我们 upload_file_to_minio 用于将文件上传到 MinIO 的功能以及作为辅助工具示例 get_word_length 的功能。您可以根据需要向此列表添加更多工具。绑定工具：该 bind_tools 方法获取工具列表并将它们绑定到 llm 实例。这将创建一个新的语言模型实例， llm_with_tools 该实例集成了我们的自定义工具。这种增强的...
PydanticToolsParser 的作用 PydanticToolsParser 是一个工具,主要作用是 把 LLM 生成的文本转成结构化的数据(Pydantic 模型),让代码更容易使用这些数据进行自动化处理。 换句话说,AI 生成的文本通常是自然语言,代码不好直接解析,比如 “请帮我订明天...
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0).bind_tools(tools) def create_agent_graph(): workflow = StateGraph(MessagesState) tool_node = ToolNode(tools) workflow.add_node("agent", call_model) workflow.add_node("tools", tool_node) ...
from langchain_core.tools import tool @tool def multiply(first_int: int, second_int: int) -> int: """Multiply two integers together.""" return first_int * second_int llm = ChatTongyi(model="qwen-turbo") llm_with_tools = llm.bind_tools([multiply]) ...
tools=[multiply] llm = ChatTongyi(model="qwen-turbo") llm_with_tools = llm.bind_tools(tools) query="what is 3*12?"messages = [HumanMessage(query)] ai_msg = llm_with_tools.invoke(messages) messages.append(ai_msg)fortool_callinai_msg.tool_calls: ...
llm_with_tools = llm.bind_tools([multiply]) # 我们用bind_tools将工具的定义作为对模型每次调用的一部分传入,以便模型可以在适当的时候调用改工具 模块调用 然后,我们可以使用模型来解析用户输入并调用工具: # 使用模型来解析用户输入并调用工具msg = llm_with_tools.invoke("The first number is 5 and the...
具体就是使用ChatModel.bind_tools()方法。通过绑定工具，LLM 可以根据用户的问题，选择合适的工具并生成...
LangChain中提供了跟上述用OpenAI的api一样的功能,用bind_tools实现,支持多个LLM,例如gpt4,Qwen。 方法是首先创建一个LLM例如llm = ChatOpenAI(xxx),然后用llm.bind_tools()就可以了。这个封装的好处虽然说兼容了多个LLM,但是可能实际应用中帮助不大,因为大部分时候我们也就用选好的有限的模型,直接调官方API更好...