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1.8 KiB
Python
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from langchain.agents import create_agent
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from langchain.chat_models import init_chat_model
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import sqlite3
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from langchain_tavily import TavilySearch
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from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver
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# 连接sqlite
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connection = sqlite3.connect("chief.db", check_same_thread=False)
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# 初始化checkpointer
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checkpointer = SqliteSaver(connection)
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# 自动建表
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checkpointer.setup()
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# web搜索工具，使用tavily作为web搜索工具
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web_search = TavilySearch(
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tavily_api_key="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",
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max_results=5,
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topic="general"
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)
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system_prompt = """
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你是一名私人厨师。收到用户提供的清单后，请按以下流程操作：
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1.识别和评估食材：根据用户提供的信息，整理出一份“当前可用食材清单”。
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2.智能食谱检索：优先调用 web_search 工具，以“可用食材清单”为核心关键词，查找可行菜谱。
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3.多维度评估与排序：从营养价值和制作难度两个维度对检索到的候选食谱进行量化打分，并根据得分排序，制作简单且营养丰富的排名靠前。
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4.结构化方案输出：把排序后的食谱整理为一份结构清晰的建议报告，要包含食材信息（不要过多）、制作步骤、推荐理由，最多输出两份报告。
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请严格按照流程，优先调用 web_search 工具搜索食谱，搜索不到的情况下才能自己发挥。
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"""
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model = init_chat_model(
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model="qwen-turbo",
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model_provider="openai",
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base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
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api_key="sk-52bcd98e9c1d45908437c4e8706eefff",
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temperature=1.5,
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)
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agent = create_agent(
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model=model, # 模型
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tools=[web_search], # 工具
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checkpointer=checkpointer, # 记忆
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system_prompt=system_prompt # 系统提示词
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)
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