langchain中使用Tavily的实例

最新推荐文章于 2025-05-30 22:22:00 发布
最新推荐文章于 2025-05-30 22:22:00 发布
阅读量1.3k 收藏 9
点赞数 4
分类专栏： Langchain学习路线 文章标签： langchain
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_74929891/article/details/145098822
版权

零、导入

先阅读作者往期的文章

一、定义（由AI生成）

Tavily：

Tavily是一个AI工具，它可以在Langchain中用于各种任务，比如搜索、问答、文本生成等。在Langchain中，Tavily可以作为一个外部知识源，帮助模型获取更多的信息，提高回答的准确性和质量。同时，Tavily也可以用于自动生成文本，比如创作故事、写文章等。总之，Tavily是一个非常有用的功能，可以增强Langchain的能力。

简单来说，就是Tavily是个搜索引擎，自动上网获取信息

二、获取TAVILY_API_KEY

首先前往Tavily官网：获取TAVILY_API_KEY：https://tavily.com/

最低0.47元/天 解锁文章
LLMs之LangChain：LangChain(开发和构建)、LangSmith(生产化/跟踪)、LangServe(部署为API)的基础使用案例教程—利用LangChain开发和构建LLM的应用程
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
04-11 2542
​ LLMs之LangChain：LangChain(开发和构建)、LangSmith(生产化/跟踪)、LangServe(部署为API)的基础使用案例教程—利用LangChain开发和构建LLM的应用程序(构建LLM链/检索链/对话检索链/构建Agent)代码实现教程之详细攻略 目录 LangChain(开发和构建)、LangSmith(生产化/跟踪)、LangServe(部署为API)的基础使用案例教程—利用LangChain开发和构建LLM的应用程序(构建LLM链/检索链/对话检索链/构建Agen
解决 Tavily API Key 设置问题
d_i_o_jojo的博客
03-07 666
有时候使用``export TAVILY_API_KEY="your-api-key"``导入后还是无法使用TavilySearchResults。
使用 Tavily 搜索 API 获取实时精确搜索结果
fgayif的博客
02-13 2028
Tavily 搜索 API 是一个专为 AI 代理（如大型语言模型）而设计的搜索引擎。它能够快速提供实时、准确且事实性强的搜索结果。这使得 Tavily 成为可以嵌入到 AI 应用中的理想工具，提升信息获取的效率和准确性。
【Tavily AI】AI 模型插上实时搜索的翅膀：构建强大的 RAG 系统
qq_62223405的博客
05-09 1019
是一家专注于的人工智能公司。它的核心产品是一个，主要用于在构建 AI 应用（比如聊天机器人、智能问答系统、RAG 系统等）时，实现精准、高效的信息检索。
Cherry Studio 重大更新，带来所有模型联网能力
weixin_45454833的博客
03-03 584
点击复制 API Key 就可以在 Cherry Studio 中使用。目前我使用的是阿里云 qwen-max 模型，可以联网。每月会有 1000 次免费额度，超过之后需要付费。模型后面会有一个联网图标。
使用 Tavily Search 实现实时高效的 AI 搜索
asdfujhgy的博客
12-25 1529
随着AI模型在各种应用场景中的逐渐普及，如何让模型获得最新且可靠的信息成为了一个核心问题。Tavily Search API 就是为了解决这个问题而生的。它面向AI领域，尤其是那些运行在langchain生态系统中的智能体。我一直在使用Tavily提供的这些搜索工具，在开发过程中提供了极大的便利和稳定性。关于API的详细配置和功能，可以查看。今天的技术分享就到这里，希望对大家有帮助。开发过程中遇到问题也可以在评论区交流~—END—
Tavily Python SDK 使用教程
gitblog_00076的博客
09-13 1177
Tavily Python SDK 使用教程 tavily-python A python wrapper for Tavily search API 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta...
tavily - 简单使用
热门推荐
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
10-18 1万+
2024-10-18（五）
Python版 Tavily API的使用教程，大模型RAG必备
扶着老奶奶闯红灯
01-14 1048
Tavily Search API是专为大语言模型（LLM）设计的搜索引擎，旨在帮助开发者和自主人工智能体实现高效、精准的信息检索。3. 将搜索结果输入给大模型。2. Python代码。
使用 Tavily Search API 构建智能搜索工具
scaFHIO的博客
02-27 539
在 AI 开发中，获取实时、准确的信息是构建智能应用的关键。传统的搜索引擎有时可能无法满足 AI 代理对快速和准确信息的需求。Tavily Search API 提供了这一解决方案，使得开发者可以轻松集成搜索功能，实现高效的信息检索。
LangChain-LangGraph框架 应用实例
最新发布
Sundy_sc的专栏
05-30 1023
LangGraph是LangChain的高级库，为大型语言模型（LLM）带来循环计算能力。LangGraph建立在LCEL之上，允许高效地协调应用程序组件，同时保持简洁和可读的代码。它包括内置持久性、对循环的支持，并优先考虑可控性。如果LCEL对于更大或更复杂的链变得笨重，它们可能会受益于LangGraph的实现。状态（State） 状态是一个共享的数据结构，通常是一个TypedDict或者Pydantic的BaseModel类型。
利用 Tavily Search 在 AI 开发中实现精准信息检索
qwd41564qwd的博客
01-08 706
Tavily Search API 是一个专为 AI 智能体打造的搜索引擎，提供了实时且准确的数据，为用户提供快速的查询能力。它不仅支持异步调用，还返回包括标题、URL、内容及直接答案在内的丰富信息。
Py之tavily：tavily的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
04-18 5769
​ Py之tavily：tavily的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 目录 tavily的简介 tavily的安装和使用方法 tavily的案例应用 tavily的简介 Python SDK Python库允许您轻松与Tavily API进行交互，直接从您的Python程序中提供基本和高级搜索功能。轻松地将智能搜索功能集成到您的应用程序中，利用Tavily强大的搜索功能。 搜索API有两个搜索深度选项：基本和高级。基本搜索针对性能进行了优化，导致响应时间更快。高级搜索可能需要更长时
LangChain核心模块——Agents
weixin_43787408的博客
04-04 2431
Agents的核心思想是使用语言模型来选择要采取的一系列操作。在Chains中，一系列操作被硬编码（在代码中）。在Agents中，语言模型被用作推理引擎来确定要采取哪些操作以及按什么顺序。
LangChain 79 LangGraph 从入门到精通一
AI架构师易筋
02-03 5478
Langgraph中的主要图形类型是。该图形是由一个状态对象参数化的，它将该对象传递给每个节点。然后，每个节点返回操作以更新该状态。这些操作可以是在状态上设置特定属性（例如，覆盖现有值）或者添加到现有属性。是设置还是添加由您构建图形时注释的状态对象来表示。对于此示例，我们要跟踪的状态只是一个消息列表。我们希望每个节点只是向该列表添加消息。因此，我们将使用一个TypedDict，其中只有一个key（messages），并对其进行注释，以便messages属性始终被添加到其中。
（14-2）Langchin基础知识：使用LangChain构建应用
码农三叔
02-06 2831
上下文压缩是指对文本中的上下文信息进行压缩或简化，以便在给定的令牌数量限制下处理文档。在处理文档时需要进行上下文压缩工作，因为 Llama2 模型的最大令牌数量为 2048。（1）请看下面的代码，功能是使用库 LangChain创建一个上下文压缩的检索器。
TavilySearchResults和AgentExecutor的使用
我的博客
02-22 1506
TavilySearchResults和AgentExecutor的使用
AI Agent LangChain使用方法记录
weixin_43196262的博客
05-15 1708
B站教程 OpenAI官网获取密钥： OPENAI官网获取KEY
AI大模型探索之路-应用篇9：Langchain框架LangSmith模块-AI模型监控神器
寻道AI，探索AI无限可能！
04-12 1697
在经过前面多个篇章的学习后，我们已经了解到Langchain框架是一个为开发人员提供的全方位服务方案。从模型封装调用、提示词模板封装、Chain链式操作、检索增强，再到上线部署，它都提供了一站式解决方案。本章将重点讲解最后一个核心框架LangSmith，以补充完整最后的运维监控管理版块。
langchain开发agent智能体
05-08
### 如何使用LangChain开发智能体（Agent） #### 基础概念 LangChain 提供了一种灵活的方式来构建智能体（Agent）。这些智能体可以根据给定的任务调用一系列工具并执行相应操作。通过 LangChain 的 `Agent` 功能模块，开发者能够轻松集成各种外部服务和自定义逻辑[^1]。 #### 工具包的作用 在 LangChain 中，“工具”是指可以由智能体使用的具体功能单元。“工具包”则是指一组预先配置好的工具集合，旨在解决某一领域内的特定问题。例如，存在专门针对 CSV 文件处理的工具包以及用于 GitHub 操作的工具包等[^2]。 #### 示例代码展示 下面提供了一个完整的 Python 脚本实例来说明如何基于 LangChain 构建一个简单的智能体： ```python from dotenv import load_dotenv from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_functions_agent, load_tools from langchain.tools.tavily_search import TavilySearchResults from langchain.utilities.tavily_search import TavilySearchAPIWrapper from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain import hub load_dotenv() def get_function_tools(): search = TavilySearchAPIWrapper() tavily_tool = TavilySearchResults(api_wrapper=search) tools = [tavily_tool] tools.extend(load_tools(['wikipedia'])) return tools def initialize_agent(): llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0.1) prompt = hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent") tools = get_function_tools() agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt) agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True) result = agent_executor.invoke({"input": "Who is the owner of Tesla company? Let me know details about owner."}) print(result) initialize_agent() ``` 此脚本展示了如何加载环境变量、初始化大型语言模型（LLM）、设置提示模板、加载所需工具，并最终运行智能体以查询特斯拉公司所有者的信息[^3]。 #### 高级特性支持 对于更加复杂的场景需求，除了基础的功能外，还可以探索如下几个方向： - **定制化智能体**：允许用户根据实际业务情况设计专属的行为模式。 - **流式响应机制**：实现逐步返回计算结果的能力。 - **结构化输出管理**：确保最终的结果形式满足预期标准[^1]。 另外值得注意的是，在某些情况下可能还需要引入额外的服务接口作为扩展能力的一部分，比如天气预报插件就是这样一个典型的应用案例[^4]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值