사용자 지정 도구 만들기
이제 customers DataFrame에서 고객 데이터를 추출하는 함수가 준비되었으니, 이 함수를 LangChain 에이전트에서 사용할 수 있는 도구로 변환해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
LangChain으로 LLM 애플리케이션 개발하기
연습 안내
- 함수 정의 앞에
@tool데코레이터를 추가해 LangChain 도구로 변환하세요. - 도구의 인수를 출력하려면 도구에
.args속성을 사용하세요(예:tool_name.args).
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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.____)