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给ChatGPT装上手和脚，拿起工具提高你的生产力

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大语言模型涌现能力让人惊艳，ChatGPT出现给NLP技术带来革命，除此之外还让我意识到一种新的人机交互的可能性

🌱 5.4 LLM-OS demo在线演示

这是一个能让ChatGPT使用多个神奇工具的执行引擎，你能用自然语言命令ChatGPT使用联网、搜索、数学运算、控制电脑、执行代码等工具，扩大ChatGPT使用范围提高你的生产力。

本项目因关注到ChatGPT开放插件而诞生，该插件定制性较差，且生态封闭，这不是一个好的趋势，我相信未来国内LLM一定百花齐放，同时我从ChatGPT看到了使用工具的可行性，和潜在价值，因此我希望做一个能兼容未来LLM的工具生态。

如果把ChatGPT的插件比作Apple的App Store，那么这个项目最终形态就是Android OS的开放式生态，简称LLM-OS。在这个生态里所有工具组成一个操作系统，用户仅需输入或传述文字即可做任何事情。

鉴于目前状况，本项目的定位是：一个开源的ChatGPT工具生态系统，您可以将工具与ChatGPT结合使用，使用自然语言来完成任何事情。

git clone https://github.com/goldfishh/chatgpt-tool-hub.git
cd chatgpt-tool-hub

pip3 install -r requirements.txt

.env 用于配置全局参数 文件配置示例

LLM_API_KEY=sk-xx          // 必填，你的OPENAI API Key, 如何申请请见Q&A
MODEL_NAME=gpt-3.5-turbo      // 选填，OPENAI LLM模型
THINK_DEPTH=3                 // 选填，默认为3，控制LLM-OS的最大调用工具次数，过大不一定能提高回复质量
REQUEST_TIMEOUT=90            // 选填，默认120，等待openai api回复的最大时间
PROXY=http://192.168.7.1:7890 // 选填，当你需要代理访问openai时可填
DEBUG=false                   // 选填，debug模式

config.json 用于配置工具参数 文件配置示例

{
  "tools": [],   // 填入你想用到的额外工具名
  "kwargs": {
      "no_default": false,   // 是否不使用默认工具, 默认使用python, terminal, url-get, meteo-weather
      "top_k_results": 2,  // 控制部分搜索工具(如arxiv、wikipedia)返回只前k条记录, 不建议过多
      // 需要额外申请api-key的工具，在这里填入
  }
}

需要额外申请工具config.json配置示例见：工具申请方法与配置说明

python3 terminal_io.py

使用本方法，你将可以用微信作为前端更方便地使用tool-hub

本项目已发布到PyPI上，你只需使用pip命令即可安装

pip install -i https://pypi.python.org/simple chatgpt-tool-hub

import os
from chatgpt_tool_hub.apps import AppFactory
os.environ["LLM_API_KEY"] = "YOUR_LLM_API_KEY"  # 必填
os.environ["PROXY"] = "YOUR_PROXY_ADDRESS"            # 选填
app = AppFactory().create_app(tools_list=[], **{})
reply = app.ask("YOUR_QUESTION_TO_HERE")
print(reply)

tool.py

如果有需求，我会更新更详细接入的文档，欢迎提issue

工具引擎的实现原理本质是Chain-of-Thought：Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

我将通过用6个自问自答的问题解释chatgpt-tool-hub的工作原理

事务型工具是在你本地运行的，事务型工具本质是一个python编写的函数，terminal、python、url-get工具分别用到了封装调用subprocess库、python解释器和requests库的函数

借助ChatGPT api提供的temperature参数，该参数越低，ChatGPT输出的结果会更集中和确定，当temperature为0时，相同的问题会得到统一回答
我在prompt构建时会提供给ChatGPT此时用到的工具列表信息，每个工具信息包含：工具名 和 工具描述：

TOOLS:  
------  
  
You have access to the following tools:  

> Python REPL: A Python shell. Use this to execute python commands. 
> url-get: A portal to the internet. Use this when you need to get specific content from a website. 
> Terminal: Executes commands in a terminal. 
> Bing Search: A wrapper around Bing Search. Useful for when you need to answer questions about current events. 

有了工具prompt，这时ChatGPT就能理解这些工具名字和使用场景，调用事务函数还需要进一步细化我和ChatGPT之间的通信协议（仍是通过prompt）： 通信协议限制ChatGPT使用工具时返回内容的格式，只能返回三种前缀的内容：

1. Thought: Do I need to use a tool? Yes or No
2. Action: 工具名字
3. Action Input: 工具的输入

通信协议完整prompt：

To use a tool, please use the following format:


Thought: Do I need to use a tool? Yes
Action: the action to take, should be one of [Python REPL, url-get, Terminal, Bing Search]
Action Input: the input to the action
Observation: the result of the action

此时，工具引擎有专用的文本解析模块负责解析这些内容，当解析成功后，将调度到具体事务函数执行，然后返回固定前缀的结果：

Observation: 当事务函数执行完成返回时的内容

带Observation前缀的内容往往是使用事务型工具的用户想知道的答案

ChatGPT微调时进行大量Q&A、CoT预料的学习和RLHF调优，目前ChatGPT对于工具和内容生成的质量是有保证的
但是目前不是100%，因为会有低质量prompt或者不合适工具的输入，这些问题在工具引擎会进行鲁棒性的处理来保证生成内容的稳定性

我创建一个issue，可以方便大家来获取和分享使用tool过程解决的有趣问题和思路、每个tool使用时prompt技巧、遇到问题的处理办法： 更好的使用tool的技巧交流

当事务函数处理完成返回结果后，默认不会直接返回给用户，而是根据结果内容CoT，在整个prompt中，还有两个子prompt负责用户对话历史记录和中间结果

用户对话历史记录：

Human: A question
AI: A answer
......

中间结果：

Thought: Do I need to use a tool? Yes
Action: Wolfram Alpha
Action Input: gdp china vs. usa
Observation: China\nUnited States | GDP | nominal \nAnswer: China | $14.72 trillion per year\nUnited States | $20.95 trillion per year\n(2020 estimates)
Thought:

每轮工具CoT过程均会作为下次推理判断工具的依据，由此迭代地进行工具判断、执行，最后当识别到特定前缀时，CoT结果将返回给用户

CoT结束prompt：

When you have a response to say to the Human, or if you do not need to use a tool, you MUST use the format:

Thought: Do I need to use a tool? No
AI: the response to the original input question in chinese

ChatGPT使用工具过程并不顺利：当遇到迭代次数到达预设值时，会根据历史过程，返回给用户最后结果

是的，当你用事务性工具时，你就给予了ChatGPT在你本地运行程序的权利，你需要权限限制来规避可能的风险
如果无法信任ChatGPT主导你的机器，请不要使用

参考ChatGPT 官方插件，非事务性工具也称为插件型工具，该工具可视为开放性的ChatGPT插件

[✓] 结果可解释性输出 -> LLM-OS的内心独白
[✓] 一个前端demo -> LLM-OS
[✓] 长文本场景 -> summary工具
[✓] 长工具顺序控制 -> 实现了toolintool机制
[✓] 粒度配置 -> 每个tool封装的LLM可独立配置
[○] tokens计算，精确管理
[○] gpt_index长文本(pdf、html)检索
[○] 接口并发支持
[○] 接入国内LLM
[○] 兼容不使用tool的场景
[○] 互斥tool控制
[○] subtree 动态注册&反注册
[○] 工具中断
[○] 定时调度
[○] 语音输入、输出

[○] stable-diffusion 中文prompt翻译
[✓] ImageCaptioning
[○] 小米智能家居控制
[○] 支持ChatGPT官方插件
[○] 让LLM来实现tool
[○] 支持图片处理工具
[○] 支持视频处理工具
[✗] Wechat

目前工具分为两类：事务型工具、插件型工具

工具开发教程

我将很快更新这部分内容

感谢以下项目对本项目提供的有力支持：

受langchain的启发，本项目重写了langchain v0.0.123 工具有关的实现

启发了browser tool跨平台的实现、tool engine的json通信、部分prompt描述

llm-os demo 改写自该项目