Membuat tool kustom
Sekarang Anda sudah memiliki fungsi untuk mengekstrak data pelanggan dari DataFrame customers, saatnya mengonversi fungsi ini menjadi tool yang kompatibel dengan agen LangChain.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Mengembangkan Aplikasi LLM dengan LangChain
Instruksi latihan
- Tambahkan dekorator
@toolsebelum definisi fungsi untuk mengonversinya menjadi tool LangChain. - Cetak argumen tool menggunakan atribut
.argspada tool (misalnya,tool_name.args).
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
# 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(retrieve_customer_info.____)