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openai-functions-tool-retrieval-agent

这个模板引入了一个新的想法，即使用检索来选择用于回答代理查询的工具集。当您有很多工具可供选择时，这非常有用。您无法在提示中放置所有工具的描述（由于上下文长度问题），因此您可以在运行时动态选择要考虑使用的N个工具。

在这个模板中，我们将创建一个有点牵强的示例。我们将有一个合法的工具（搜索）和99个只是胡言乱语的假工具。然后，我们将在提示模板中添加一个步骤，该步骤接受用户输入并检索与查询相关的工具。

此模板基于此代理人操作指南。

环境设置​

需要设置以下环境变量：

将OPENAI_API_KEY环境变量设置为访问OpenAI模型。

将TAVILY_API_KEY环境变量设置为访问Tavily。

使用方法​

要使用此软件包，您首先应该安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

要创建一个新的LangChain项目并将其安装为唯一的软件包，可以执行以下操作：

langchain app new my-app --package openai-functions-tool-retrieval-agent

如果要将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add openai-functions-tool-retrieval-agent

并将以下代码添加到您的server.py文件中：

from openai_functions_tool_retrieval_agent import chain as openai_functions_tool_retrieval_agent_chain

add_routes(app, openai_functions_tool_retrieval_agent_chain, path="/openai-functions-tool-retrieval-agent")

（可选）现在让我们配置LangSmith。 LangSmith将帮助我们跟踪、监视和调试LangChain应用程序。 LangSmith目前处于私有测试版，您可以在此处注册。 如果您没有访问权限，可以跳过此部分

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为"default"

如果您在此目录中，则可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地启动一个运行的FastAPI应用程序，位于 http://localhost:8000

我们可以在http://127.0.0.1:8000/docs上查看所有模板 我们可以在http://127.0.0.1:8000/openai-functions-tool-retrieval-agent/playground访问playground

我们可以通过以下代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/openai-functions-tool-retrieval-agent")