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在构建基于大语言模型的应用时，LangChain 作为强大的开发框架，提供了丰富多样的定义函数方式，帮助开发者更灵活地与大语言模型交互，实现复杂功能。本文将详细介绍 Python 函数、注解形式、Pydantic 方式、TypedDict 方式和 BaseTool 这几种在 LangChain 中定义函数的方法。
下面代码示例是基于LangChain 0.3.21版本。
一、Python 函数基础定义
Python 函数是最基础、最直观的定义方式。在 LangChain 中，通过简单的 Python 函数定义，就可以实现与大语言模型的交互逻辑。例如，定义一个简单的函数，用于让大语言模型控制灯的开关：
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain.schema import HumanMessage, AIMessagedef controllLight(status: bool): """用于控制灯的开关,若为True则为开灯,若为False则为关灯Args:status: 灯的状态"""print(f"light status : {status}")llm = init_chat_model(model="qwen2.5", model_provider = 'ollama')
tools = [controllLight]
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
query = "关闭灯"
messages = [HumanMessage(query)]
resp = llm_with_tools.invoke(messages)print(resp.tool_calls)if isinstance(resp, AIMessage):print('这是AIMessage')print(resp.tool_calls[0].get("args"))
else:print('不是AIMessage')# 不能直接调用tool。需要手动解析响应获取参数status值后，再手动调用controllLight函数二、注解形式
@tool装饰器是定义自定义工具最简单的方式。默认情况下，该装饰器会将函数名作为工具名称，但也可以通过传入一个字符串作为第一个参数来覆盖默认名称。此外，该装饰器会将函数的文档字符串作为工具的描述，因此**必须提供**文档字符串。
from langchain_core.tools import tool
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain.schema import HumanMessage@tool
def controllLight(status: bool): """用于控制灯的开关,若为True则为开灯,若为False则为关灯"""print(f"light status : {status}")llm = init_chat_model(model="qwen2.5", model_provider = 'ollama')
tools = [controllLight]
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
query = "打开灯"
messages = [HumanMessage(query)]
resp = llm_with_tools.invoke(messages)print(resp.tool_calls)query = "关闭灯"
messages = [HumanMessage(query)]
resp = llm_with_tools.invoke(messages)print(resp.tool_calls)三、Pydantic
Pydantic 是用于数据验证和设置管理的库，在 LangChain 中，使用 Pydantic 方式定义函数可以更严格地验证输入数据的类型和格式，同时提供更丰富的数据处理功能。
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain.schema import HumanMessage
from pydantic import BaseModel, Fieldclass controllLight(BaseModel):"""用于控制灯的开关,若为True则为开灯,若为False则为关灯"""status: bool = Field(..., description="light status")llm = init_chat_model(model="qwen2.5", model_provider = 'ollama')
tools = [controllLight]
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
query = "打开灯"
messages = [HumanMessage(query)]
resp = llm_with_tools.invoke(messages)
print(resp.tool_calls)query = "关闭灯"
messages = [HumanMessage(query)]
resp = llm_with_tools.invoke(messages)
print(resp.tool_calls)Pydantic 不仅能验证数据类型，还能进行数据转换。例如，如果传入的length值不是整数，Pydantic 会尝试将其转换为整数（如果可能的话），若无法转换则会抛出验证错误。这种数据验证和转换功能，使得在处理复杂输入数据时更加可靠和安全。
四、TypedDict
Python的TypedDict是一种特殊的字典类型，用于定义具有固定键和特定值类型的字典。在 LangChain 中使用TypedDict方式定义函数，可以清晰地指定函数参数的结构和类型。
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain.schema import HumanMessage
from typing_extensions import Annotated, TypedDictclass controllLight(TypedDict):"""用于控制灯的开关,若为True则为开灯,若为False则为关灯"""status: Annotated[bool, ..., "light status"]llm = init_chat_model(model="qwen2.5", model_provider = 'ollama')
tools = [controllLight]
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
query = "打开灯"
messages = [HumanMessage(query)]
resp = llm_with_tools.invoke(messages)print(resp.tool_calls)query = "关闭灯"
messages = [HumanMessage(query)]
resp = llm_with_tools.invoke(messages)print(resp.tool_calls)TypedDict相对灵活，在实际使用中，可以根据需要添加或修改字典的键和值类型，以适应不同的业务场景。同时，它也便于与其他数据结构和函数进行集成，提高代码的可扩展性。
五、BaseTool
BaseTool是 LangChain 中用于定义工具的基类，通过继承BaseTool类，可以将自定义的函数封装为工具，方便在代理（Agent）等场景中使用。
from typing import Optional
from langchain_core.callbacks import CallbackManagerForToolRun
from langchain_core.tools import BaseTool
from pydantic import BaseModel, Field
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain.schema import HumanMessage
from langchain.agents import Toolclass ControllLight(BaseModel):status: bool = Field(..., description="light status")# Note: It's important that every field has type hints. BaseTool is a
# Pydantic class and not having type hints can lead to unexpected behavior.
class CustomLigthControlTool(BaseTool):name: str = "LigthControl"description: str = "用于控制灯的开关,若为True则为开灯,若为False则为关灯"return_direct: bool = Truedef _run(self, status: bool) -> str:"""control light."""return statustool = CustomLigthControlTool()tools = [Tool(name=tool.name,func=tool.run,description=tool.description)
]llm = init_chat_model(model="qwen2.5", model_provider = 'ollama')
# tools = [controllLight]
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
query = "关闭灯"
messages = [HumanMessage(query)]
resp = llm_with_tools.invoke(messages)
#vscode没有自动提示tool_calls
print(resp)总结
LangChain 中定义函数的多种方式各有特点和适用场景。Python 函数基础定义简单直接；注解形式有助于明确类型和添加描述；Pydantic 方式提供强大的数据验证和转换功能；TypedDict 方式能灵活定义参数结构；BaseTool 方式则方便将函数封装为工具用于复杂场景。开发者可以根据具体的业务需求和项目特点，选择合适的方式定义函数，从而更高效地构建基于大语言模型的应用。
参考
How to use chat models to call tools | 🦜️🔗 LangChain
How to return artifacts from a tool | 🦜️🔗 LangChain
How to create tools | 🦜️🔗 LangChain