LangChain开发示例:集成工具和API(1)
LangChain 允许我们轻松地将工具和 API 集成到语言模型中，以增强其功能。这涉及将模型连接到外部数据源和服务，从而实现更动态和智能的应用程序。
通过为语言模型提供 API 和自定义工具，开发人员可以创建更灵活和上下文感知的应用程序，从数据检索到根据模型输出执行特定操作。这种集成对于扩展 LangChain 代理的能力至关重要，使它们具有响应性、交互性和执行复杂任务的能力。
在LangChain中，tools是代理（agent）用来与外界交互的接口。这里所谓的“与外界交换”是指让LLM可以访问外部世界的功能，如执行互联网搜索，调用外部API等的能力。
一、LangChain内置工具
LangChain 提供了许多内置工具。我们可以在这里找到当前提供的工具列表：
https://python.langchain.com/docs/integrations/tools
二、OpenWeatherMap API密钥
我们将使用两个工具构建一个基本代理：计算器和OpenWeatherMap。其中，OpenWeatherMap需要API密钥。
在这里获得OpenWeatherMap API 密钥：
https://openweathermap.org/api/
PyOWM (Python OpenWeatherMap) 是一个 Python 包装器，允许开发人员通过OpenWeatherMap API 轻松访问不同的位置的气象数据。
在开始使用 PyOWM 之前，我们需要安装它。 安装 pyOWM 的最简单方法是使用 pip，Python 包管理器。
安装 PyOWM，请打开终端并运行以下命令：
pip install pyowm
密钥是访问 API 和请求天气数据所必需的。获取 API 密钥非常简单，只需要一个有效的电子邮件地址。
# 设置OpenWeatherMap API密钥作为环境变量
os.environ["OPENWEATHERMAP_API_KEY"] = "xxxxxxxxxx"
一旦设置了 OPENWEATHERMAP_API_KEY 环境变量，就可以在 Python 项目中使用 PYOWM。
下一章开始具体介绍开发代码。