Créer des outils personnalisés

Concevoir des systèmes agentiques avec LangChain

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv, Ltd.

Calculer la surface

Plan rectangulaire d’un studio

Concevoir des systèmes agentiques avec LangChain

Calculer la surface

Plan rectangulaire d’un studio avec la longueur et la largeur indiquées « côté a » et « côté b » respectivement.

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Créer un outil mathématique

Traitement interne des requêtes par LangChain

"What is the area of a rectangle with 
sides 5 and 7?"

input = " 5, 7"

     

  • Entrée en langage naturel

         

  • Extraire les valeurs numériques comme chaînes

Concevoir des systèmes agentiques avec LangChain

Créer un outil mathématique

Définir la fonction d’outil

@tool

def rectangle_area(input: str) -> float:

    """Calculates the area of a 
    rectangle given the lengths of 
    sides a and b."""

    sides = input.split(',')

    a = float(sides[0].strip())
    b = float(sides[1].strip())

    return a * b

 

  • Utiliser le décorateur @tool
  • Nommer la fonction
  • Créer une docstring
  • Scinder l’entrée avec .split()
  • Supprimer les espaces avec .strip() et convertir en float
  • Multiplier a et b et renvoyer le résultat
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Configuration des outils et de la requête

# Define the tools that the agent can access
tools = [rectangle_area]


# Create a query using natural language
query = "What is the area of a rectangle with sides 5 and 7?"


# Pass in the hypotenuse length tool and invoke the agent
app = create_react_agent(model, tools)
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Configuration des outils et de la requête

# Invoke the agent and print the response
response = app.invoke({"messages": [("human", query)]})
print(response['messages'][-1].content)

The area of the rectangle with sides 5 and 7 is 35 square units.
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Outils préconstruits et personnalisés

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Passons à la pratique !

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