BaşlayınÜcretsiz başlayın

Özel araçlar oluşturma

Artık customers DataFrame'inden müşteri verisi çıkarmak için bir fonksiyonun olduğuna göre, bu fonksiyonu LangChain ajanlarıyla uyumlu bir araca dönüştürme zamanı.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

LangChain ile LLM Uygulamaları Geliştirme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Fonksiyonu bir LangChain aracına dönüştürmek için fonksiyon tanımının önüne @tool dekoratörünü ekle.
  • Araç üzerindeki .args özelliğini (ör. tool_name.args) kullanarak aracın argümanlarını yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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.____)
Kodu Düzenle ve Çalıştır