ÎncepețiÎncepe gratuit

Crearea de instrumente personalizate

Acum că ai o funcție pentru extragerea datelor despre clienți din DataFrame-ul customers, este momentul să o transformi într-un instrument compatibil cu agenții LangChain.

Acest exercițiu face parte din cursul

Developing LLM Applications with LangChain

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Adaugă decoratorul @tool înaintea definiției funcției pentru a o converti într-un instrument LangChain.
  • Afișează argumentele instrumentului folosind atributul .args pe instrument (de exemplu, tool_name.args).

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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.____)
Editează și rulează codul