Individuelle Werkzeuge erstellen
Jetzt, wo du eine Funktion zum Extrahieren von Kundendaten aus dem DataFrame customers hast, ist es an der Zeit, diese Funktion in ein Werkzeug umzuwandeln, das mit LangChain-Agenten kompatibel ist.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Entwickeln von LLM-Anwendungen mit LangChain
Anleitung zur Übung
- Modifiziere die Funktion so, dass sie als Werkzeug genutzt werden kann.
- Lasse die Argumente des Werkzeugs mithilfe eines Werkzeugattributs ausgeben.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Convert the retrieve_customer_info function into a tool
____
def retrieve_customer_info(name: str) -> str:
"""Retrieve customer information based on their name."""
customer_info = customers[customers['name'] == name]
return customer_info.to_string()
# Print the tool's arguments
print(____)