이 노트북은 Tilores tool을 시작하는 방법을 다룹니다. 더 복잡한 예제는 고객 인사이트 챗봇 예제를 확인하세요.

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개요

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Integration 세부 정보

ClassPackageSerializableJS supportVersion
TiloresToolstilores-langchain❌❌PyPI - Version

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설정

이 integration에는 다음 패키지가 필요합니다: 
pip install --quiet -U tilores-langchain langchain

Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.

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자격 증명

Tilores에 액세스하려면 인스턴스를 생성하고 구성해야 합니다. Tilores를 먼저 테스트해보고 싶다면 읽기 전용 데모 자격 증명을 사용할 수 있습니다. 
import os

os.environ["TILORES_API_URL"] = "<api-url>"
os.environ["TILORES_TOKEN_URL"] = "<token-url>"
os.environ["TILORES_CLIENT_ID"] = "<client-id>"
os.environ["TILORES_CLIENT_SECRET"] = "<client-secret>"

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인스턴스화

다음은 Tilores tool의 인스턴스를 생성하는 방법입니다: 
from tilores import TiloresAPI
from tilores_langchain import TiloresTools

tilores = TiloresAPI.from_environ()
tilores_tools = TiloresTools(tilores)
search_tool = tilores_tools.search_tool()
edge_tool = tilores_tools.edge_tool()

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호출

tilores_search tool의 parameter는 Tilores 내에서 구성된 schema에 따라 달라집니다. 다음 예제는 생성된 데이터가 있는 데모 인스턴스의 schema를 사용합니다.

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인자와 함께 직접 호출

다음 예제는 베를린에 있는 Sophie Müller라는 사람을 검색합니다. Tilores 데이터에는 이러한 사람이 여러 명 포함되어 있으며 알려진 이메일 주소와 전화번호를 반환합니다. 
result = search_tool.invoke(
    {
        "searchParams": {
            "name": "Sophie Müller",
            "city": "Berlin",
        },
        "recordFieldsToQuery": {
            "email": True,
            "phone": True,
        },
    }
)
print("Number of entities:", len(result["data"]["search"]["entities"]))
for entity in result["data"]["search"]["entities"]:
    print("Number of records:", len(entity["records"]))
    print(
        "Email Addresses:",
        [record["email"] for record in entity["records"] if record.get("email")],
    )
    print(
        "Phone Numbers:",
        [record["phone"] for record in entity["records"] if record.get("phone")],
    )

Number of entities: 3
Number of records: 3
Email Addresses: ['[email protected]', '[email protected]']
Phone Numbers: ['30987654', '30987654', '30987654']
Number of records: 5
Email Addresses: ['[email protected]', '[email protected]', '[email protected]']
Phone Numbers: ['30135792', '30135792']
Number of records: 2
Email Addresses: ['[email protected]']
Phone Numbers: ['30123456', '30123456']
첫 번째 entity의 record들이 어떻게 관련되어 있는지 알고 싶다면 edge_tool을 사용할 수 있습니다. Tilores entity resolution 엔진이 이러한 record들 간의 관계를 자동으로 파악했다는 점에 유의하세요. 자세한 내용은 edge 문서를 참조하세요. 
edge_result = edge_tool.invoke(
    {"entityID": result["data"]["search"]["entities"][0]["id"]}
)
edges = edge_result["data"]["entity"]["entity"]["edges"]
print("Number of edges:", len(edges))
print("Edges:", edges)

Number of edges: 7
Edges: ['e1f2g3h4-i5j6-k7l8-m9n0-o1p2q3r4s5t6:f2g3h4i5-j6k7-l8m9-n0o1-p2q3r4s5t6u7:L1', 'e1f2g3h4-i5j6-k7l8-m9n0-o1p2q3r4s5t6:g3h4i5j6-k7l8-m9n0-o1p2-q3r4s5t6u7v8:L4', 'e1f2g3h4-i5j6-k7l8-m9n0-o1p2q3r4s5t6:f2g3h4i5-j6k7-l8m9-n0o1-p2q3r4s5t6u7:L2', 'f2g3h4i5-j6k7-l8m9-n0o1-p2q3r4s5t6u7:g3h4i5j6-k7l8-m9n0-o1p2-q3r4s5t6u7v8:L1', 'f2g3h4i5-j6k7-l8m9-n0o1-p2q3r4s5t6u7:g3h4i5j6-k7l8-m9n0-o1p2-q3r4s5t6u7v8:L4', 'e1f2g3h4-i5j6-k7l8-m9n0-o1p2q3r4s5t6:g3h4i5j6-k7l8-m9n0-o1p2-q3r4s5t6u7v8:L1', 'e1f2g3h4-i5j6-k7l8-m9n0-o1p2q3r4s5t6:f2g3h4i5-j6k7-l8m9-n0o1-p2q3r4s5t6u7:L4']

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ToolCall과 함께 호출

model이 생성한 ToolCall로 tool을 호출할 수도 있으며, 이 경우 ToolMessage가 반환됩니다: 
# This is usually generated by a model, but we'll create a tool call directly for demo purposes.
model_generated_tool_call = {
    "args": {
        "searchParams": {
            "name": "Sophie Müller",
            "city": "Berlin",
        },
        "recordFieldsToQuery": {
            "email": True,
            "phone": True,
        },
    },
    "id": "1",
    "name": search_tool.name,
    "type": "tool_call",
}
search_tool.invoke(model_generated_tool_call)

ToolMessage(content='{"data": {"search": {"entities": [{"id": "9601cf3b-e85f-46ab-aaa8-ffb8b46f1c5b", "hits": {"c3d4e5f6-g7h8-i9j0-k1l2-m3n4o5p6q7r8": ["L1"]}, "records": [{"email": "", "phone": "30123456"}, {"email": "[email protected]", "phone": "30123456"}]}, {"id": "03da2e11-0aa2-4d17-8aaa-7b32c52decd9", "hits": {"e1f2g3h4-i5j6-k7l8-m9n0-o1p2q3r4s5t6": ["L1"], "g3h4i5j6-k7l8-m9n0-o1p2-q3r4s5t6u7v8": ["L1"]}, "records": [{"email": "[email protected]", "phone": "30987654"}, {"email": "", "phone": "30987654"}, {"email": "[email protected]", "phone": "30987654"}]}, {"id": "4d896fb5-0d08-4212-a043-b5deb0347106", "hits": {"j6k7l8m9-n0o1-p2q3-r4s5-t6u7v8w9x0y1": ["L1"], "l8m9n0o1-p2q3-r4s5-t6u7-v8w9x0y1z2a3": ["L1"], "m9n0o1p2-q3r4-s5t6-u7v8-w9x0y1z2a3b4": ["L1"], "n0o1p2q3-r4s5-t6u7-v8w9-x0y1z2a3b4c5": ["L1"]}, "records": [{"email": "[email protected]", "phone": ""}, {"email": "[email protected]", "phone": ""}, {"email": "", "phone": "30135792"}, {"email": "", "phone": ""}, {"email": "[email protected]", "phone": "30135792"}]}]}}}', name='tilores_search', tool_call_id='1')

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체이닝

먼저 tool-calling model에 tool을 바인딩한 다음 호출하여 chain에서 tool을 사용할 수 있습니다: 
# | output: false
# | echo: false

# !pip install -qU langchain langchain-openai
from langchain.chat_models import init_chat_model

model = init_chat_model(model="gpt-4o", model_provider="openai")

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnableConfig, chain

prompt = ChatPromptTemplate(
    [
        ("system", "You are a helpful assistant."),
        ("human", "{user_input}"),
        ("placeholder", "{messages}"),
    ]
)

# specifying tool_choice will force the model to call this tool.
model_with_tools = model.bind_tools([search_tool], tool_choice=search_tool.name)

model_chain = prompt | model_with_tools


@chain
def tool_chain(user_input: str, config: RunnableConfig):
    input_ = {"user_input": user_input}
    ai_msg = model_chain.invoke(input_, config=config)
    tool_msgs = search_tool.batch(ai_msg.tool_calls, config=config)
    return model_chain.invoke({**input_, "messages": [ai_msg, *tool_msgs]}, config=config)


tool_chain.invoke("Tell me the email addresses from Sophie Müller from Berlin.")

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API reference

모든 Tilores 기능 및 구성에 대한 자세한 문서는 공식 문서를 참조하세요: docs.tilotech.io/tilores/
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