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前言
一、AIN.html" title=langchain>langchain是什么？
二、使用零星记录
1.llm
2.tool调用
总结
前言
AIN.html" title=langchain>langchain使用过程的一些坑点，做一些记录，便于日后回顾查找，也为同样在学习的小伙伴们异同一些可能的帮助。
期望在学习使用一段时间之后，可以系统性的写一些更有价值的内容出来。
一、AIN.html" title=langchain>langchain是什么？
AIN.html" title=langchain>langchain是一个AI开发框架，把各种AI功能调用进行封装，方便开发人员调用。他将不同大模型的调用封装起来，可以让开发人员更好的将精力放在业务功能上面。
比如每家大模型的调用方式不尽相同，AIN.html" title=langchain>langchain则进行这些大模型调用进行了封装、抽象，可以让你不管是调用哪个大模型，你只需要定义一个llm，即可llm.invoke去调用大模型。
其他封装还包括I/O封装（输入、输出）、数据封装（ARG相关如文件读取拆分、向量数据库）、内存封装（对话记录）、chain调用等。
二、使用零星记录
1.llm
AI开发不可避免要调用大模型，多数demo案例都是直接调用openai，而AIN.html" title=langchain>langchain其实也支持了很多其他的大模型。
针对openai，ChatOpenAI的定义在langchai_openai下（专门给openai一个包）
其他大模型定义在langchai_community下，如ChatTongyi（通义千问的）。实际还分llms（基础大模型）和chat_models（对话大模型）
然后这些大模型定义的内部，其实又引用了各自的包，如ChatTongyi内部引用了灵极（dashscope）
具体调用的时候，需要设置下对应的api_key、base_url等。
另外，使用api代理的话（比如我用的oneapi，可以把其他大模型配置到oneapi上面，然后开发层面都是调用这个base_url，调用不同模型只需改下model参数），可以封装为调用openai的形式，这样更方便，这种情况是需要设置base_url。
其实现在好多大模型，都是在往openai上面靠，包括chatglm、01、Moonshot…，甚至改下api_key、base_url就可以直接通过openai的包来调用，给开发人员是省事了，大模型开发商也省事了，只管优化大模型功能就好，打造SDK的功夫省下了
2.tool调用
tool调用其实就是function call功能，本地定义了一些tool（如加法、减法、查询天气等），然后把用户问题（如11+22=？、北京的天气怎么样？）+tool信息传递给大模型，大模型发现有传递tool信息，于是分析对应问题应该调用什么tool，然后返回这个问题需要调用什么tool，以及调用需要什么参数（当前我们传递tool信息的时候参数说明也有了，大模型是把具体参数值给设好了）
llm一开始，我用的ChatTongyi（通义千问），发现报错，原来是针对ChatTongyi的bind_tools接口AIN.html" title=langchain>langchain未实现
那就用openai吧，AIN.html" title=langchain>langchain最早也是基于openai开发的，那自然没问题。然后通过调用oneapi统一api的方式，修改model参数以实现调用其他模型。结果试了好几个都不通，无法返回tool调用信息。glm-4、SparkDesk-v.5、qwen-plus、yi-34b-0205…
Moonshot这方面比较让我觉得惊艳，我们都知道它的主打是长上下文，但是在fc调用上竟然也可以通。通过oneapi调用该model参数、通过直接修改api_key、base_url（Moonshot可以直接使用openai包）都可以成功实现tool调用功能
总结
本文主要针对AIN.html" title=langchain>langchain使用过程进行零星记录，希望可以帮助一些小伙伴。
