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随着OpenAI的GPT-4这样的大型语言模型（LLMs）已经风靡全球，现在让它们自动执行各种任务，如回答问题、翻译语言、分析文本等。LLMs是在交互上真正体验到像“人工智能”。

如何管理这些模块呢？

LangChain在这方面发挥重要作用。LangChain使构建由LLMs驱动的应用程序变得简单，使用LangChain，可以在统一的界面中轻松与不同类型的LLMs进行交互，管理模型版本，管理对话版本，并将LLMs连接在一起。

from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(openai_api_key="...")

用@tool 构建自定义的tools

LangChain可以连接到自己定义的工具，也可以连接到内嵌的tool提供商。这里介绍一种简单的构造方法。

定义引用需要用的模块：

from langchain.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain.tools import BaseTool, StructuredTool, tool

自带的工具并不能解决我们面临的问题，就需要自己构造自己的tools，怎么构造呢？

tool装饰器是一种简单的方法，工具的name就是函数名称，以下你可以看到tool需要的参数。

定义一个简单返回字符串的搜索工具，为了简单起见，并没有实现真正搜索。

# 使用tool装饰器
@tool
def search(query: str) -> str:""" Look up things online."""return "Wellcome LangChain! This is a search tool example."print(search.name)
print(search.description)
print(search.args)

这会得到类似这样的输出，表明工具的属性参数：

search
search(query: str) -> str - Look up things online.
{'query': {'title': 'Query', 'type': 'string'}}

当我们测试工具时，例如随便输入字符串：

print(search.invoke("test"))

都得到类似的输出：

Wellcome LangChain! This is a search tool example.

LangChain是一个Python框架，可以使用LLMs构建应用程序。它与各种模块连接，使与LLM和提示管理，一切变得简单。

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