在编程的世界里，我们有时候像是在施展魔法，对着电脑念出咒语，期待屏幕上出现我们想要的结果。今天，我们要探讨的是一种特别的魔法——在Langchain中绑定运行时参数。这不仅仅是简单的咒语，而是一种能够让你的代码更加灵活和强大的高级技术。

为什么要绑定运行时参数？

想象一下，你正在编写一个程序，需要在不同的场景下重复使用同一段代码，但是每次都需要传递一些固定的参数。这就像是你每次施展同一个魔法，但是每次都需要说出不同的咒语。这不仅效率低下，而且容易出错。这时，Langchain的Runnable.bind()方法就像是一瓶魔法药水，让你的代码变得灵活多变，而且易于管理。

如何施展这个魔法？

让我们来看一个简单的例子。假设我们有一个简单的提示+模型序列：

# 首先，我们需要安装Langchain和相关的库!pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai# 导入必要的模块from langchain_core.output_parsers import StrOutputParserfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_core.runnables import RunnablePassthroughfrom langchain_openai import ChatOpenAI# 创建一个提示模板prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([    ("system", "用代数符号写出下面的方程，然后解出它。使用以下格式：\n\n方程式：...\n解答：...\n\n"),    ("human", "{equation_statement}")])# 创建一个OpenAI聊天模型model = ChatOpenAI(temperature=0)# 创建一个Runnable对象runnable = (    {"equation_statement": RunnablePassthrough()}    | prompt    | model    | StrOutputParser())# 调用Runnable对象print(runnable.invoke("x的三次方加7等于12"))

方程式：x^3 + 7 = 12解答：首先将方程式改写为 x^3 = 12 - 7然后计算得到 x^3 = 5最后求解得到 x = ∛5所以方程的解为 x = ∛5

执行上述代码，你会得到一个方程式的解答。但是，如果我们想要在调用模型时加入特定的“停止”词汇，比如“解答”，我们可以这样做：

# 使用bind方法绑定参数runnable = (    {"equation_statement": RunnablePassthrough()}    | prompt    | model.bind(stop="解答")    | StrOutputParser())# 再次调用Runnable对象print(runnable.invoke("x的三次方加7等于12"))

方程式：x^3 + 7 = 12

Langchain的另一个强大功能是将OpenAI的函数附加到兼容的OpenAI模型上。这就像是给你的魔法书添加了新的咒语。例如，我们可以定义一个名为“solver”的函数：

# 定义一个函数function = {    "name": "solver",    "description": "构建并解决一个方程式",    "parameters": {        "type": "object",        "properties": {            "equation": {                "type": "string",                "description": "方程的代数表达式",            },            "solution": {                "type": "string",                "description": "方程的解",            },        },    },    "required": ["equation", "solution"],}# 创建一个使用gpt-4模型的Runnable对象，并附加函数prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([    ("system", "用代数符号写出下面的方程，然后解出它。"),    ("human", "{equation_statement}"),])model = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0).bind(    function_call={"name": "solver"}, functions=[function])# 调用Runnable对象runnable = {"equation_statement": RunnablePassthrough()} | prompt | modelprint(runnable.invoke("x的三次方加7等于12"))

在Langchain框架中，定义函数的方式是通过创建一个字典（在Python中也称为映射或哈希表），这个字典遵循特定的结构来描述函数的元数据。这种结构不仅定义了函数的名称和描述，还包括了参数的详细信息和要求。下面，我们将详细探讨这个字典结构的每个部分，以及如何使用它来定义和绑定函数。

"name": 这是函数的名称，在这个例子中是"solver"。这是调用函数时用来识别它的标识符。"description": 提供了函数的简短描述，说明了函数的作用。在这个例子中，描述是"构建并解决一个方程式"。"parameters": 这个字段描述了函数接受的参数。它是一个嵌套的字典，包含两个子字段："type": 指定了参数的整体类型。在这个例子中，参数类型被定义为"object"，意味着参数是一个对象，或者说是一个字典。"properties": 描述了对象中的每个属性（即参数）。在这个例子中，有两个属性："equation" 和"solution"。对于每个属性，我们指定了它的"type"（在这个例子中都是"string"，表示字符串类型）和"description"（描述了参数的用途）。"required": 这是一个列表，包含了所有必需的参数。在这个例子中，"equation"和"solution"都是必需的，意味着在调用函数时，这两个参数必须被提供。

这个例子展示了如何将一个特定的函数附加到模型上，并在调用时传递参数。这样，我们的模型就能够执行更复杂的任务，而不仅仅是回答简单的问题。

附加 OpenAI 工具

是一个强大的特性，它允许开发者将特定的函数或工具绑定到OpenAI模型上，从而扩展模型的功能。这些工具可以是任何与OpenAI模型兼容的功能，比如获取当前天气、解决数学问题等。通过这种方式，开发者可以创建更加丰富和动态的交互体验。

定义工具

首先，我们需要定义一个工具，这通常是一个包含函数名称、描述和参数的字典。例如，我们可以定义一个获取当前天气的工具：

# 定义一个获取当前天气的工具tools = [    {        "type": "function",        "function": {            "name": "get_current_weather",            "description": "获取给定地点的当前天气",            "parameters": {                "type": "object",                "properties": {                    "location": {                        "type": "string",                        "description": "例如：旧金山，加利福尼亚州",                    },                    "unit": {                        "type": "string",                        "enum": ["celsius", "fahrenheit"],                        "description": "温度单位"                    },                },                "required": ["location"],            },        },    },]

在这个例子中，我们定义了一个名为get_current_weather的工具，它接受两个参数：location和unit。location是必需的，而unit则有一个预定义的枚举类型，表示温度单位可以是摄氏度或华氏度。

绑定工具到模型

一旦我们定义了工具，我们就可以将其绑定到OpenAI模型上。这通常是通过调用模型的bind方法完成的，并将工具作为参数传递给这个方法。

复制# 创建一个OpenAI聊天模型并绑定工具model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-1106").bind(tools=tools)# 调用模型并获取天气信息result = model.invoke("What's the weather in SF, NYC and LA?")

在这个例子中，我们创建了一个使用gpt-3.5-turbo-1106模型的ChatOpenAI实例，并通过bind方法将我们之前定义的天气工具绑定到这个模型上。然后，我们通过调用invoke方法并传递一个询问天气的问题来使用这个工具。

结果

当模型被调用时，它会解析传入的问题，并根据绑定的工具执行相应的操作。在我们的例子中，模型会识别出问题中的地点（SF、NYC和LA），并使用绑定的get_current_weather工具来获取这些地点的当前天气信息。

复制# 假设的输出结果{    "content": '',    "additional_kwargs": {        "tool_calls": [            {                "id": 'call_zHN0ZHwrxM7nZDdqTp6dkPko',                "function": {                    "arguments": '{"location": "San Francisco, CA", "unit": "celsius"}',                    "name": "get_current_weather"                },                "type": "function"            },            {                "id": 'call_aqdMm9HBSlFW9c9rqxTa7eQv',                "function": {                    "arguments": '{"location": "New York, NY", "unit": "celsius"}',                    "name": "get_current_weather"                },                "type": "function"            },            {                "id": 'call_cx8E567zcLzYV2WSWVgO63f1',                "function": {                    "arguments": '{"location": "Los Angeles, CA", "unit": "celsius"}',                    "name": "get_current_weather"                },                "type": "function"            }        ]    }}

这个输出结果是一个假设的例子，展示了模型如何响应请求并调用绑定的工具。每个tool_call代表对get_current_weather函数的一个调用，包含了地点和单位参数。

通过这种方式，Langchain使得开发者能够轻松地将复杂的功能集成到OpenAI模型中，从而创建更加智能和有用的应用程序。这就像是给AI模型配备了一个多功能的瑞士军刀，让它能够应对各种不同的任务和挑战。

functions 与 toolsfunctions（函数）

functions通常指的是与OpenAI模型直接绑定的自定义函数或操作。这些函数可以是任何由开发者定义的逻辑，它们可以接收特定的输入参数，并返回一个结果。functions通常用于实现特定的业务逻辑或处理复杂的任务，比如解决数学问题、执行文本分析或调用外部API。

在Langchain中，functions通常与模型的bind方法一起使用，以便在模型处理请求时调用这些自定义函数。例如，如果你想要让模型能够解决方程式，你可以定义一个solver函数，并将其绑定到模型上。当模型接收到包含方程式的输入时，它可以调用这个solver函数来找到解决方案。

tools（工具）

tools则是一组预定义的功能或服务，它们通常是由Langchain框架提供或由第三方服务提供商实现的。这些工具可以是用于特定任务的小型应用程序或服务，比如获取天气信息、翻译文本或执行搜索查询。tools的目的是为模型提供即插即用的功能，以便开发者可以快速集成并使用这些服务而无需从头开始编写代码。

在Langchain中，tools也是通过模型的bind方法绑定到模型上的。与functions不同，tools通常不需要开发者提供具体的实现逻辑，而是利用现有的服务或库。例如，如果你想让模型能够回答关于天气的问题，你可以绑定一个天气查询工具，而不是自己编写天气查询的代码。

应用场景functions的应用场景：当你需要模型执行特定的业务逻辑或处理复杂任务时。当你想要扩展模型的能力，让它能够处理特定的数据格式或执行特定的计算时。当你想要集成外部API，但需要自定义调用逻辑或参数处理时。tools的应用场景：当你想要快速集成一个预定义的服务或功能到你的模型中时。当你需要使用现成的工具来增强模型的交互能力，而无需自己编写复杂的代码时。当你想要利用Langchain框架或第三方提供的功能，如天气查询、翻译服务等时。

总结来说，functions更多地用于自定义逻辑和业务特定的需求，而tools则用于快速集成现成的服务和功能。两者都是Langchain提供的强大工具，可以帮助开发者创建更加智能和多功能的AI应用。

结语

通过Langchain的绑定运行时参数功能，我们可以让代码变得更加灵活和强大。这就像是在编程的世界里，我们可以用同样的咒语，解决各种各样的问题。现在，你已经学会了这个强大的魔法，快去施展它，让你的代码变得更加神奇吧！