使用OpenAI Functions Tool Retrieval Agent自动筛选合适工具

在处理复杂多样的任务时，我们常常需要通过不同的工具来满足各种不同的需求。然而，当工具数量众多时，将所有工具的描述放入提示信息中是一件不现实的事情。因此，我们可以采用一种动态工具检索的方法，根据用户的查询内容，自动选择适合的工具。

技术背景介绍

在AI应用中，工具的选择和使用是实现高效问题解决的关键。然而，随着工具数量的増加，如何在大量的工具中快速找到合适的工具变得尤为重要。OpenAI Functions Tool Retrieval Agent正是为了解决这一问题而设计的，通过动态检索和选择工具来优化查询处理过程。

核心原理解析

OpenAI Functions Tool Retrieval Agent主要原理是通过用户输入检索相关工具，并动态选择最适合的工具进行查询处理。该框架避免了在提示信息中包含所有工具描述的限制，优化了上下文长度问题。

用户输入：用户输入查询内容。
工具检索：根据输入内容动态检索相关工具。
工具选择：选择最相关的N个工具。
工具调用：使用选择的工具来处理查询。

代码实现演示

下面我们将展示如何通过LangChain框架来使用OpenAI Functions Tool Retrieval Agent进行工具检索和调用。

环境配置

首先，我们需要设置以下环境变量以访问OpenAI和Tavily的API：

export OPENAI_API_KEY='your-openai-api-key'
export TAVILY_API_KEY='your-tavily-api-key'

安装LangChain CLI

确保已经安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建项目并安装依赖包

创建一个新的LangChain项目并安装所需的包：

langchain app new my-app --package openai-functions-tool-retrieval-agent

如果你已有项目，可以通过以下命令添加依赖包：

langchain app add openai-functions-tool-retrieval-agent

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")

(可选) 配置LangSmith

LangSmith可以帮助我们追踪、监视和调试LangChain应用，配置如下：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为 "default"

启动LangServe实例

如果你在项目目录中，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

该命令将启动FastAPI应用，服务会在本地运行，地址为 http://localhost:8000。

应用场景分析

这种动态工具选择的方式特别适用于以下场景：

大规模工具库管理：在有大量工具的情况下，能够自动筛选相关工具。
复杂查询处理：能够根据具体的查询内容动态选择最合适的工具，提升处理效率。
资源优化：减少上下文长度，优化资源使用。

实践建议

API密钥管理：确保API密钥的安全存储和管理，避免泄露。
工具库更新：定期更新工具库，保持工具的多样性和实用性。
性能监测：利用LangSmith等工具，监测和优化工具检索和调用过程中的性能。

import openai

# 使用稳定可靠的API服务
client = openai.OpenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key='your-api-key'
)

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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