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Infstellar
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Python
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Python
from langchain.chat_models import init_chat_model
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from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
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from langchain_core.tools import tool
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from duckduckgo_search import DDGS
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from base import *
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from config.settings import Config
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# 定义搜索工具
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@tool
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def get_web_data(query: str) -> str:
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"""使用DuckDuckGo搜索引擎进行搜索"""
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results = DDGS().text(query, max_results=10)
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return results
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# 初始化模型
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api_key = Config().api.embedding_models.api_key
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base_url = "https://api.siliconflow.cn/v1"
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model = init_chat_model("Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct", model_provider="openai", api_key=api_key, base_url=base_url)
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# 绑定工具
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tools = [get_web_data]
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llm_with_tools = model.bind_tools(tools)
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# 用户查询
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query = "母鸡卡第八集"
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messages = [SystemMessage("\
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你是一位表情包搜索辅助专家。用户会输入一句话，你需要分析用户的输入，分析其中的性质，把它拆解为几个关键词，用于搜索表情包。\
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你有联网搜索的工具。请使用工具联网搜索，确保更准确的回答。\
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尽量不要输出没有意义的关键词，例如“评论”，“内容”，这些关键词无法寻找到对应的表情包。你应该思考什么关键词容易搜索到表情包。\
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例如，如果用户输入“积极评价黑神话悟空”，你应该输出[黑神话悟空，西游记，孙悟空，游戏，积极评价，赞扬]")
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, HumanMessage(query)]
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# 调用模型
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ai_msg = llm_with_tools.invoke(messages)
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print(ai_msg.tool_calls)
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if len(ai_msg.tool_calls) == 0:
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print(ai_msg.content)
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exit(0)
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# 调用搜索工具
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messages.append(ai_msg)
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for tool_call in ai_msg.tool_calls:
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selected_tool = {"get_web_data": get_web_data}[tool_call["name"].lower()]
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tool_msg = selected_tool.invoke(tool_call)
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print(tool_msg)
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messages.append(tool_msg)
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# 获取最终回答
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print(llm_with_tools.invoke(messages).content)
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