[已弃用] 实验性Anthropic工具封装
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Anthropic API 正式支持工具调用，因此不再需要此解决方法。请使用 ChatAnthropic 与 langchain-anthropic>=0.1.15。
本笔记本展示了如何使用一个实验性的包装器，该包装器为Anthropic提供了工具调用和结构化输出功能。它遵循Anthropic的指南这里
包装器可以从langchain-anthropic包中获得，并且还需要可选的依赖项defusedxml来解析来自llm的XML输出。
注意：这是一个测试版功能，将被Anthropic的正式工具调用实现所取代，但在目前对测试和实验非常有用。
%pip install -qU langchain-anthropic defusedxml
from langchain_anthropic.experimental import ChatAnthropicTools
API Reference:ChatAnthropicTools
工具绑定
ChatAnthropicTools 提供了一个 bind_tools 方法，允许你将 Pydantic 模型或 BaseTools 传递给 llm。
from pydantic import BaseModel
class Person(BaseModel):
name: str
age: int
model = ChatAnthropicTools(model="claude-3-opus-20240229").bind_tools(tools=[Person])
model.invoke("I am a 27 year old named Erick")
AIMessage(content='', additional_kwargs={'tool_calls': [{'function': {'name': 'Person', 'arguments': '{"name": "Erick", "age": "27"}'}, 'type': 'function'}]})
结构化输出
ChatAnthropicTools 还实现了 with_structured_output 规范 用于提取值。注意：这可能不如明确提供工具调用的模型稳定。
chain = ChatAnthropicTools(model="claude-3-opus-20240229").with_structured_output(
Person
)
chain.invoke("I am a 27 year old named Erick")
Person(name='Erick', age=27)