思考工具节点#
Think Tool节点是一个工具，它邀请智能体在回答前进行一些思考。本质上，它允许智能体在提供答案前通过自我对话来反思问题。这对于需要深思熟虑的复杂查询特别有用。
子节点中的参数解析
在使用表达式处理多个项目时，子节点的行为与其他节点不同。
大多数节点（包括根节点）可以接收任意数量的项目作为输入，处理这些项目并输出结果。您可以使用表达式来引用输入项，节点会依次为每个项目解析该表达式。例如，给定五个name值的输入，表达式{{ $json.name }}会依次解析为每个名称。
在子节点中，表达式始终解析为第一项。例如，给定五个name值输入时，表达式{{ $json.name }}总是解析为第一个名称。
模板和示例#
提示词示例#
举个例子，假设你询问智能体：
杰克正在看着安妮。安妮正在看着乔治。杰克已婚，乔治未婚，我们不知道安妮是否已婚。那么，已婚人士是否正在看着未婚人士？
智能体将使用该工具进行思考：
我们掌握以下信息：1. 杰克正看着安妮。2. 安妮正看着乔治。3. 杰克已婚。4. 乔治未婚。5. 我们不知道安妮是否已婚。
我们需要判断已婚人士是否在关注未婚人士。让我们以Anne为例，考虑两种情况：
案例1：安妮已婚。
- 如果安妮已婚，那么她（已婚）正在看着乔治（未婚）。在这种情况下，已婚人士（安妮）正在看着未婚人士（乔治）。
案例2：安妮未婚。
- 如果安妮未婚，那么已婚的杰克正在看着未婚的安妮。在这种情况下，一个已婚人士（杰克）正在看着一个未婚人士（安妮）。
在这两种情况下，我们发现已婚人士正在看着未婚人士。因此，问题的答案是肯定的。
然后提供答案：
是的，一个已婚人士正在看着一个未婚人士。关于安妮婚姻状况的两种可能情形中，我们发现已婚人士（无论是杰克还是安妮）正看着未婚人士（无论是乔治还是安妮）。
相关资源#
有关LangChain中工具的更多信息，请参阅LangChain工具文档。
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AI术语表#
- completion: 补全（completion）是指由GPT等模型生成的响应内容。
- 幻觉: AI中的幻觉是指大型语言模型(LLM)错误地感知到不存在的模式或对象。
- 向量数据库: 向量数据库存储信息的数学表示。与嵌入和检索器配合使用，可创建AI在回答问题时能够访问的数据库。
- 向量存储: 向量存储（或称向量数据库）用于存储信息的数学表示。结合嵌入模型和检索器使用，可创建供AI在回答问题时访问的数据库。
