Benutzerdefinierte Werkzeuge erstellen
Nachdem du nun eine Funktion zum Extrahieren von Kundendaten aus dem customers DataFrame hast, ist es an der Zeit, diese Funktion in ein Tool zu verwandeln, das mit LangChain-Agenten kompatibel ist.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Entwicklung von LLM Anwendungen mit LangChain
Anleitung zur Übung
- Ändere die bereitgestellte Funktion so ab, dass sie als Werkzeug verwendet werden kann.
- Drucke die Argumente des Werkzeugs über ein Werkzeugattribut aus.
Interaktive Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# 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(____)