# 在 LlamaIndex 中使用工具

**定义清晰明确的工具集对性能至关重要。** 正如我们在[第一单元](../../unit1/tools)中讨论的，清晰的工具接口更便于 LLM 使用。
就像人类工程师使用的软件API接口一样，如果工具的工作原理容易理解，LLM就能更好地利用它。

LlamaIndex 中主要包含**四种工具类型**：

![工具](https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit2/llama-index/tools.png)

1. `FunctionTool`：将任意 Python 函数转换为智能体可以使用的工具。它能自动识别函数的工作原理。
2. `QueryEngineTool`：让智能体能够使用查询引擎的工具。由于智能体本身基于查询引擎构建，因此它们也可以将其他智能体作为工具使用。
3. `Toolspecs`：由社区创建的预设工具集，通常包含针对特定服务（如 Gmail）的工具。
4. `Utility Tools`：帮助处理来自其他工具的大量数据的特殊工具。

下面我们将详细讲解每种工具的使用方法。

## 创建FunctionTool

> [!TIP]
> 您可以通过这个 Notebook中的代码进行实践（支持 Google Colab 运行）。

FunctionTool 提供了一种简单的方式，可以将任意 Python 函数封装成智能体可用的工具。
你可以传递同步或异步函数给这个工具，并可选地指定`name`和`description`参数。
工具名称和描述尤为重要，它们能帮助智能体理解何时以及如何有效地使用该工具。
以下示例演示了如何创建并调用 FunctionTool。

```python
from llama_index.core.tools import FunctionTool

def get_weather(location: str) -> str:
    """Useful for getting the weather for a given location."""
    print(f"Getting weather for {location}")
    return f"The weather in {location} is sunny"

tool = FunctionTool.from_defaults(
    get_weather,
    name="my_weather_tool",
    description="Useful for getting the weather for a given location.",
)
tool.call("New York")
```

> [!TIP]
> 使用带有函数调用的智能体或 LLM 时，所选工具（以及为该工具编写的参数）在很大程度上取决于工具名称以及工具用途和参数的描述。在函数调用指南。

## 创建 QueryEngineTool

我们在上一单元中定义的 `QueryEngine` 可以使用 `QueryEngineTool` 类轻松转换为工具。
让我们看看如何在下面的示例中从 `QueryEngine` 创建 `QueryEngineTool`。

```python
from llama_index.core import VectorStoreIndex
from llama_index.core.tools import QueryEngineTool
from llama_index.llms.huggingface_api import HuggingFaceInferenceAPI
from llama_index.embeddings.huggingface_api import HuggingFaceInferenceAPIEmbedding
from llama_index.vector_stores.chroma import ChromaVectorStore

embed_model = HuggingFaceInferenceAPIEmbedding("BAAI/bge-small-en-v1.5")

db = chromadb.PersistentClient(path="./alfred_chroma_db")
chroma_collection = db.get_or_create_collection("alfred")
vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=chroma_collection)

index = VectorStoreIndex.from_vector_store(vector_store, embed_model=embed_model)

llm = HuggingFaceInferenceAPI(model_name="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct")
query_engine = index.as_query_engine(llm=llm)
tool = QueryEngineTool.from_defaults(query_engine, name="some useful name", description="some useful description")
```

## 创建 Toolspecs

将 `ToolSpecs` 视为可以和谐协作的工具集合 - 就像一个组织良好的专业工具包。
就像机械师的工具包包含用于车辆维修的互补工具一样，`ToolSpec` 会将相关工具组合起来用于特定目的。
例如，会计智能体的 `ToolSpec` 可以优雅地集成电子表格功能、电子邮件功能和计算工具，以精确高效地处理财务任务。

安装 Google Toolspec
正如 [LlamaHub 部分](llama-hub) 中介绍的那样，我们可以使用以下命令安装 Google toolspec：

```python
pip install llama-index-tools-google
```

现在我们可以加载工具规范并将其转换为工具列表。

```python
from llama_index.tools.google import GmailToolSpec

tool_spec = GmailToolSpec()
tool_spec_list = tool_spec.to_tool_list()
```

为了更详细地了解这些工具，我们可以查看每个工具的`元数据`。

```python
[(tool.metadata.name, tool.metadata.description) for tool in tool_spec_list]
```

## 实用工具

很多时候，直接查询 API **可能会返回过量数据**，其中部分可能无关紧要、超出 LLM 的上下文窗口容量，或导致不必要的 token 消耗。
让我们详细了解以下两个主要实用工具：

1. `OnDemandToolLoader`：该工具可将任何现有的 LlamaIndex 数据加载器（BaseReader 类）转化为智能体可使用的工具。该工具可通过调用数据加载器`load_data`所需的所有参数以及自然语言查询字符串来触发。在执行过程中，我们首先从数据加载器加载数据，建立索引（例如使用向量存储），然后进行"按需"查询。这三个步骤都在单个工具调用中完成。
2. `LoadAndSearchToolSpec`：该工具规范接受任何现有工具作为输入。作为工具规范，它实现了`to_tool_list`方法，调用该方法时会返回两个工具：加载工具和搜索工具。加载工具的执行会调用底层工具并对输出建立索引（默认使用向量索引）。搜索工具的执行会接受查询字符串作为输入并调用底层索引。

> [!TIP]
> 您可以在LlamaHub找到各种工具规范和实用工具

现在我们已经理解了 LlamaIndex 中智能体和工具的基础知识，接下来让我们看看如何**使用 LlamaIndex 创建可配置且易管理的工作流程！**

