构建LangChain应用程序的示例代码:9、使用Anthropic API生成结构化输出的工具教程

使用Anthropic API生成结构化输出的工具

Anthropic API最近增加了工具使用功能。

这对于生成结构化输出非常有用。

! pip install -U langchain-anthropic

可选配置:

import os

os.environ['LANGCHAIN_TRACING_V2'] = 'true'  # 启用追踪
os.environ['LANGCHAIN_API_KEY'] =  # 设置你的API密钥

我们如何使用工具来产生结构化输出?

函数调用/工具使用仅生成有效载荷。

有效载荷通常是JSON字符串,可以传递给API,或者在本例中,传递给解析器以产生结构化输出。

LangChain提供了llm.with_structured_output(schema),使得生成符合模式的结构化输出变得非常容易。
在这里插入图片描述

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

# 数据模型
class Code(BaseModel):
    """代码输出"""

# LLM
llm = ChatAnthropic(
    model="claude-3-opus-20240229",
    default_headers={
   
   "anthropic-beta": "tools-2024-04-04"},
)

# 结构化输出,包括原始内容将捕获原始输出和解析器错误
structured_llm = llm.with_structured_output(Code, include_raw=True)
code_output = structured_llm.invoke(
    "Write a python program that print
<think>嗯,用户之前问过数据清洗后的标注问题,现在又问LangChain的作用。可能需要先理解LangChain是什么。 用户可能是做数据相关工作的,可能已经处理过数据清洗和标注,现在想了解如何将处理好的数据应用到实际项目中,比如构建AI应用。LangChain可能是一个工具或框架,帮助他们在应用中使用这些数据。 需要确定LangChain的具体作用。根据之前的回答,用户可能需要知道LangChain如何帮助他们集成语言模型,处理数据,或者构建应用。用户可能对自然语言处理(NLP)或AI应用开发感兴趣。 需要确保回答清晰,结构合理,涵盖主要功能、使用场景和优势。同时,用户可能关心实际应用例子,比如如何结合他们清洗后的数据进行标注后的模型集成。 要注意用户可能的深层需求,比如如何提升开发效率,简化流程,或者处理复杂任务。需要突出LangChain在这些方面的优势,比如模块化、支持多种模型、处理长文本等。 最后,确认回答语言口语化,但信息准确,帮助用户快速理解LangChain的价值和应用方式。</think>LangChain 是一个用于构建 **大语言模型(LLM)应用** 的开源框架,它的核心目标是简化基于语言模型的复杂应用开发流程,帮助开发者将 LLM(如 GPT、LLaMA、Claude 等)与外部数据源、工具和业务逻辑高效结合。以下是它的核心作用和应用场景: -- ### **1. 核心功能** #### **(1)连接语言模型与外部数据** - **数据检索增强(RAG)**:将 LLM 与外部数据库、文档(如 PDF、网页、数据库)结合,通过检索增强生成更准确的回答。 - **示例**:用 LangChain 从企业知识库中检索信息,再让 LLM 生成客户问题的答案。 #### **(2)编排多步骤任务** - **链式调用(Chains)**:将多个 LLM 调用、工具操作(如计算、搜索)或条件判断串联成复杂工作流。 - **示例**:用户提问 → 调用天气 API → 分析数据 → 生成自然语言回复。 #### **(3)集成外部工具** - **扩展 LLM 能力**:通过“工具”(Tools)接口连接搜索引擎、计算器、API 等,弥补纯文本生成的局限性。 - **示例**:让 LLM 调用 Python 代码执行数学计算,或调用 Google 搜索实时信息。 #### **(4)记忆管理** - **维护上下文对话**:通过短期记忆(如聊天历史)和长期记忆(如向量数据库)管理多轮对话状态。 - **示例**:在客服机器人中记住用户之前的请求,提供连贯服务。 #### **(5)支持多种模型接口** - **模型兼容性**:统一 OpenAIAnthropic、HuggingFace 等不同 LLM 的调用方式,降低切换成本。 --- ### **2. 典型应用场景** 1. **智能问答系统** - 结合企业文档库,构建基于私有知识的自动问答助手。 2. **自动化数据分析** - 解析用户自然语言查询,自动生成 SQL/Python 代码并执行。 3. **文档摘要与生成** - 从长文本中提取关键信息,生成定制化报告或摘要。 4. **AI Agent(智能代理)** - 创建自主决策的 Agent,例如自动订票、日程管理机器人。 5. **代码辅助工具** - 根据注释生成代码,或解释代码逻辑。 --- ### **3. 核心组件** - **Models**:支持多种 LLM 和 Embedding 模型(如 GPT-4、Llama 3)。 - **Prompts**:提供模板化提示词管理,优化模型输入。 - **Indexes**:集成数据检索方法(如向量数据库),实现 RAG。 - **Memory**:管理对话历史或长期记忆存储。 - **Agents**:构建自主调用工具的任务执行代理。 --- ### **4. 优势与特点** - **模块化设计**:可灵活组合组件,适应不同需求。 - **降低开发门槛**:封装复杂逻辑(如上下文管理、工具调用),开发者聚焦业务层。 - **支持长文本处理**:通过分块、检索解决 LLM 的上下文长度限制。 - **社区生态丰富**:提供大量预构建链(Chains)和工具集成(如 Wolfram Alpha、Wikipedia)。 --- ### **5. 简单示例** ```python from langchain_community.llms import OpenAI from langchain.chains import LLMChain # 初始化模型 llm = OpenAI(api_key="your_key") # 创建提示词模板 prompt_template = "用一句话解释以下概念:{concept}" # 构建任务链 chain = LLMChain(llm=llm, prompt=PromptTemplate.from_template(prompt_template)) # 执行任务 print(chain.run("量子计算")) # 输出:量子计算是利用量子比特叠加和纠缠特性进行高速信息处理的技术。 ``` -- ### **6. 学习资源** - 官方文档:[https://python.langchain.com](https://python.langchain.com) - GitHub 仓库:[https://github.com/langchain-ai/langchain](https://github.com/langchain-ai/langchain) - 适用人群:AI 应用开发者、数据分析师、希望快速集成 LLM 到业务中的团队。 --- ### **总结** LangChain 是 LLM 应用开发的“粘合剂”,通过标准化流程解决模型调用、数据连接、任务编排等复杂问题。如果你的项目需要将语言模型与外部系统结合(如数据库、API、业务规则),LangChain 能显著提升开发效率。
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