الأدوات في LangChain

الحاجة إلى الأدوات

تخيل أنك تجري محادثة مع نظام الذكاء الاصطناعي المتقدم.

يمكنه مناقشة مواضيع معقدة، وإنشاء نصوص إبداعية، بل وحتى استشعار المشاعر. ولكن ماذا لو سألتَ سؤالًا مثل: "كيف حال الطقس في نيويورك الآن؟" قد يُعطي تخمينًا منطقيًا بناءً على بيانات التدريب، ولكنه لن يتمكن من الوصول مباشرةً إلى معلومات الطقس الحالية.

وهنا يصبح مفهوم الأدوات ضروريا.

الأدوات بمثابة قوى خارقة لذكائك الاصطناعي. فهي تسمح له بالتفاعل مع العالم الخارجي، بما في ذلك قواعد البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات، ومحركات البحث على الويب، وغيرها. باستخدام الأدوات المناسبة، يمكن لذكائك الاصطناعي أن يتجاوز مجرد الإجابة على الأسئلة وتنفيذ الإجراءات، مما يجعله مساعدًا أكثر تنوعًا وعمليًا.

وهنا يأتي دور استدعاء الأدوات ، وهو مفهوم بالغ الأهمية. يسمح استدعاء الأدوات للذكاء الاصطناعي بتحديد وقت وكيفية استخدام هذه الأدوات. لا يقتصر الأمر على مجرد الوصول إليها، بل على استخدامها بذكاء وفي سياقها.

ما هي الأداة بالضبط؟

في جوهرها، الأداة هي دالة Python مصممة لأداء مهمة محددة. في LangChain، يتجاوز الأمر مجرد دالة أساسية. الأداة دالة غنية بالبيانات الوصفية، مما يُمكّن الذكاء الاصطناعي من فهم غرضها واستخدامها والمدخلات المطلوبة. إنها بمثابة دليل تعليمات مُنظم جيدًا لمساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

واجهة BaseTool

يستخدم LangChain فئة تُسمى BaseTool كمخطط أساسي لجميع الأدوات. تُحدد هذه الفئة السمات والأساليب الأساسية التي يجب أن تمتلكها جميع الأدوات:

• name : اسم وصفي للأداة (على سبيل المثال، " weather_lookup "، " multiply_numbers ").

• description : شرح باللغة الطبيعية لما تفعله الأداة (على سبيل المثال، "استرجاع الظروف الجوية الحالية لمدينة معينة"). ...