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在 LlamaIndex 中使用工具

定义清晰明确的工具集对性能至关重要。 正如我们在第一单元中讨论的，清晰的工具接口更便于 LLM 使用。 就像人类工程师使用的软件API接口一样，如果工具的工作原理容易理解，LLM就能更好地利用它。

LlamaIndex 中主要包含四种工具类型：

1. `FunctionTool`：将任意 Python 函数转换为智能体可以使用的工具。它能自动识别函数的工作原理。
2. `QueryEngineTool`：让智能体能够使用查询引擎的工具。由于智能体本身基于查询引擎构建，因此它们也可以将其他智能体作为工具使用。
3. `Toolspecs`：由社区创建的预设工具集，通常包含针对特定服务（如 Gmail）的工具。
4. `Utility Tools`：帮助处理来自其他工具的大量数据的特殊工具。

下面我们将详细讲解每种工具的使用方法。

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创建FunctionTool

您可以通过这个 Notebook中的代码进行实践（支持 Google Colab 运行）。

FunctionTool 提供了一种简单的方式，可以将任意 Python 函数封装成智能体可用的工具。 你可以传递同步或异步函数给这个工具，并可选地指定`name`和`description`参数。 工具名称和描述尤为重要，它们能帮助智能体理解何时以及如何有效地使用该工具。 以下示例演示了如何创建并调用 FunctionTool。

    from llama_index.core.tools import FunctionTool

    def get_weather(location: str) -> str:
        """Useful for getting the weather for a given location."""
        print(f"Getting weather for {location}")
        return f"The weather in {location} is sunny"

    tool = FunctionTool.from_defaults(
        get_weather,
        name="my_weather_tool",
        description="Useful for getting the weather for a given location.",
    )
    tool.call("New York")

使用带有函数调用的智能体或 LLM 时，所选工具（以及为该工具编写的参数）在很大程度上取决于工具名称以及工具用途和参数的描述。在函数调用指南和函数调用学习指南中了解有关函数调用的更多信息。

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创建 QueryEngineTool

我们在上一单元中定义的 `QueryEngine` 可以使用 `QueryEngineTool` 类轻松转换为工具。 让我们看看如何在下面的示例中从 `QueryEngine` 创建 `QueryEngineTool`。

    from llama_index.core import VectorStoreIndex
    from llama_index.core.tools import QueryEngineTool
    from llama_index.llms.huggingface_api import HuggingFaceInferenceAPI
    from llama_index.embeddings.huggingface_api import HuggingFaceInferenceAPIEmbedding
    from llama_index.vector_stores.chroma import ChromaVectorStore

    embed_model = HuggingFaceInferenceAPIEmbedding("BAAI/bge-small-en-v1.5")

    db = chromadb.PersistentClient(path="./alfred_chroma_db")
    chroma_collection = db.get_or_create_collection("alfred")
    vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=chroma_collection)

    index = VectorStoreIndex.from_vector_store(vector_store, embed_model=embed_model)

    llm = HuggingFaceInferenceAPI(model_name="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct")
    query_engine = index.as_query_engine(llm=llm)
    tool = QueryEngineTool.from_defaults(query_engine, name="some useful name", description="some useful description")

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创建 Toolspecs

将 `ToolSpecs` 视为可以和谐协作的工具集合 - 就像一个组织良好的专业工具包。 就像机械师的工具包包含用于车辆维修的互补工具一样，`ToolSpec` 会将相关工具组合起来用于特定目的。 例如，会计智能体的 `ToolSpec` 可以优雅地集成电子表格功能、电子邮件功能和计算工具，以精确高效地处理财务任务。

安装 Google Toolspec
正如 [LlamaHub 部分](llama-hub) 中介绍的那样，我们可以使用以下命令安装 Google toolspec：

    pip install llama-index-tools-google

现在我们可以加载工具规范并将其转换为工具列表。

    from llama_index.tools.google import GmailToolSpec

    tool_spec = GmailToolSpec()
    tool_spec_list = tool_spec.to_tool_list()

为了更详细地了解这些工具，我们可以查看每个工具的`元数据`。

    [(tool.metadata.name, tool.metadata.description) for tool in tool_spec_list]

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实用工具

很多时候，直接查询 API 可能会返回过量数据，其中部分可能无关紧要、超出 LLM 的上下文窗口容量，或导致不必要的 token 消耗。 让我们详细了解以下两个主要实用工具：

1. `OnDemandToolLoader`：该工具可将任何现有的 LlamaIndex 数据加载器（BaseReader 类）转化为智能体可使用的工具。该工具可通过调用数据加载器`load_data`所需的所有参数以及自然语言查询字符串来触发。在执行过程中，我们首先从数据加载器加载数据，建立索引（例如使用向量存储），然后进行”按需”查询。这三个步骤都在单个工具调用中完成。
2. `LoadAndSearchToolSpec`：该工具规范接受任何现有工具作为输入。作为工具规范，它实现了`to_tool_list`方法，调用该方法时会返回两个工具：加载工具和搜索工具。加载工具的执行会调用底层工具并对输出建立索引（默认使用向量索引）。搜索工具的执行会接受查询字符串作为输入并调用底层索引。

您可以在LlamaHub找到各种工具规范和实用工具

现在我们已经理解了 LlamaIndex 中智能体和工具的基础知识，接下来让我们看看如何使用 LlamaIndex 创建可配置且易管理的工作流程！

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