如何利用LangChain1.0快速进行天气查询

@TOC如何利用LangChain1.0快速进行天气查询

如何利用LangChain1.0快速进行天气查询

1. 系统概述

本系统是一个基于LangChain框架构建的智能天气查询工具，利用通义千问大语言模型和知心天气API实现自然语言天气查询功能。用户可以通过自然语言提问来获取指定城市的天气信息。

2. 系统架构

2.1 主要组件

1. Agent代理模块 (main.py)

   • 使用ChatTongyi模型作为核心推理引擎
   • 集成自定义天气查询工具query_weather
   • 处理自然语言输入并生成相应响应

2. 天气工具模块 (func_tool/wechat.py)

   • 实现了与知心天气API的交互逻辑
   • 包含三个主要函数：
     • fetch_weather_sync: 同步获取天气数据
     • format_weather: 格式化天气信息
     • query_weather: LangChain工具接口函数

2.2 工作流程

1. 用户提出自然语言查询（如"明天汕尾的天气怎么样，下雨吗"）
2. Agent解析用户意图并调用query_weather工具
3. query_weather调用fetch_weather_sync从知心天气API获取数据
4. 获取的数据通过format_weather格式化为易读文本
5. Agent将格式化的结果返回给用户

3. 核心模块详解

3.1 Agent代理模块 (main.py)

from dotenv import load_dotenv
import os
# 加载.env文件中的环境变量
load_dotenv(override=True)

from func_tool.wechat import query_weather

from langchain.agents import create_agent
from langchain_community.chat_models import ChatTongyi
model = ChatTongyi(model="qwen-turbo", api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))

agent = create_agent(
    model=model,
    tools=[query_weather]
)

question1 = "明天汕尾的天气怎么样，下雨吗"

# 运行agent
response1 = agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": question1}]}
)
print(response1['messages'][-1].content)

3.2 天气工具模块 (func_tool/wechat.py)

import json
import httpx
from typing import Any
from langchain.tools import tool
import os

# 知心天气 API 配置
OPENWEATHER_API_BASE = "https://api.seniverse.com/v3/weather/now.json"
API_KEY = os.getenv("SENIVERSE_API_KEY")  # 请替换为你自己的 知心天气 API Key
USER_AGENT = "weather-app/1.0"

def fetch_weather_sync(city: str) -> dict[str, Any] | None:
    """
    从 知心天气 API 获取天气信息（同步版本）。
    :param city: 城市名称（需使用英文，如 beijing）
    :return: 天气数据字典；若出错返回包含 error 信息的字典
    """
    params = {
        "location": city,
        "key": API_KEY,
        "language": "zh-Hans",
        "unit": "c"
    }

    try:
        response = httpx.get(OPENWEATHER_API_BASE, params=params, timeout=30.0)
        response.raise_for_status()
        return response.json()  # 返回字典类型
    except httpx.HTTPStatusError as e:
        return {"error": f"HTTP 错误: {e.response.status_code}"}
    except Exception as e:
        return {"error": f"请求失败: {str(e)}"}

def format_weather(data: dict[str, Any] | str) -> str:
    """
    将天气数据格式化为易读文本。
    :param data: 天气数据（可以是字典或 JSON 字符串）
    :return: 格式化后的天气信息字符串
    """
    # 如果传入的是字符串，则先转换为字典
    if isinstance(data, str):
        try:
            data = json.loads(data)
        except Exception as e:
            return f"无法解析天气数据: {e}"

    # 如果数据中包含错误信息，直接返回错误提示
    if "status_code" in data:
        return f"⚠️ {data['error']}"
    # 提取数据时做容错处理
    result = data.get("results", [{}])[0]  # 若results为空则返回空字典

    # 解析location信息（带多层防护）
    location = result.get("location", {})
    city = location.get("name", "未知")
    country = location.get("country", "未知")

    # 解析now对象（类型转换增强）
    now = result.get("now", {})
    temp = now.get("temperature", "N/A")  # 保持字符串类型，如需数值可做转换
    description = now.get("text", "未知")

    # 处理旧版接口字段（新版无对应字段）
    humidity = "N/A"  # 新版数据结构无湿度字段
    wind_speed = "N/A"  # 新版数据结构无风速字段

    return (
        f"🌍 {city}, {country}\n"
        f"🌡 温度: {temp}°C\n"
        f"💧 湿度: {humidity}%\n"
        f"🌬 风速: {wind_speed} m/s\n"
        f"🌤 天气: {description}\n"
    )

@tool
def query_weather(city: str) -> str:
    """
    输入指定城市的英文名称，返回今日天气查询结果。
    :param city: 城市名称（需使用英文）
    :return: 格式化后的天气信息
    """
    data = fetch_weather_sync(city)
    return format_weather(data)

4. 关键特性

• 自然语言处理：支持中文天气查询
• 错误处理机制：完善的异常捕获和处理
• 模块化设计：各功能模块解耦，易于扩展
• 环境配置管理：通过.env文件管理API密钥

5. 依赖库

• langchain：AI代理框架
• langchain_community：社区模型支持
• httpx：HTTP客户端
• python-dotenv：环境变量加载
• dashscope：DashScope API支持

6. 环境配置

需要在.env文件中设置以下环境变量：

DASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_api_key
SENIVERSE_API_KEY=your_seniverse_api_key

7. 使用方法

1. 安装依赖包：

   pip install -r requirements.txt
   

2. 配置环境变量：
   创建.env文件并填入相应的API密钥

3. 运行程序：

   python main.py