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#!/usr/bin/env python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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# @Time : 2025/3/16 16:38
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# @Author : old-tom
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# @File : basic_tool
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# @Project : llmFunctionCallDemo
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# @Desc : 工具实现, @tool 装饰器是langchain提供的,包含了invoke方法可以直接调用。并且会自动返回ToolMessage，缺点是没有自定义异常处理
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# 此外还有其他定义tool方法，参考 https://www.langchain.com.cn/docs/how_to/custom_tools/
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from typing import Annotated
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from langchain_core.tools import tool
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from vector_db import query_vector_db
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from log_conf import log
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from llmagent.llm_config import base_conf
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@tool("play_video", description="播放、查看、打开实时视频")
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def play_video(camera_name: Annotated[str, "相机名称,例如：南卡口1号相机"]) -> str:
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camera_info = query_camera_from_db(camera_name)
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log.info('【function】play_video 输入 [{}]', camera_name)
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if camera_info:
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if len(camera_info) > 1:
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hit_camera_names = [x['carme_name'] for x in camera_info]
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return f"找到以下相机，请选择一个：{hit_camera_names}"
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else:
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# TODO 调用业务系统
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return f"正在打开{camera_name},请等待操作完成"
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else:
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return "未找到该相机,请尝试其他名称"
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@tool("split_screen", description="切换分屏")
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def split_screen(split_n: Annotated[int, "要切换的分屏数量,整数并且大于0，例如：1分屏、2分屏"]) -> str:
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return f"正在切换到{split_n}分屏,请等待操作完成"
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@tool("play_video_record", description="播放、打开录像")
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def play_video_record(camera_name: Annotated[str, "相机名称,例如：南卡口1号相机"],
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start_time: Annotated[str, "录像开始时间,格式为yyyy-MM-dd hh:mm:ss，例 2025-03-16 01:00:00"],
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end_time: Annotated[str, "录像结束时间,格式为yyyy-MM-dd hh:mm:ss，例 2025-03-16 02:09:31"]) -> str:
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pass
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@tool("switch_page", description="打开、跳转页面")
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def switch_page(page_name: Annotated[str, "页面中文名称或者缩写，例：人员核查、系统日志、设备管理、首页"]) -> str:
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pass
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@tool("zoom_in", description="放大电子地图")
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def zoom_in(level_n: Annotated[int, "放大等级,整数并且大于0小于5，例如：放大1级、放大2级"]) -> str:
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pass
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@tool("view_flight_details", description="查询指定机场指定航班及时间的出入境人员明细")
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def view_flight_details(
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airport_name: Annotated[str, "机场名称，简体中文，可以是缩写，例如：成都天府机场、天府机场、长水机场、上海浦东机场"],
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flight_code: Annotated[
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str, "航班编号,由字母+数字组成的完整编号,若编号包含多余字符（如标点符号），需过滤后保留有效部分"],
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flight_date: Annotated[str, "提取完整日期（年月日），自动补零至标准格式 yyyy-MM-dd, 例：2025-03-16"],
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ie_type: Annotated[str, "出入境类型，仅识别'入境'或'出境'两种类型"]) -> str:
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return f"{airport_name}航班号{flight_code}{flight_date}{ie_type}数据,共100人乘机,起飞准时,晚点降落"
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def query_camera_from_db(camera_name: str, top_n: int = 3) -> str:
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"""
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相机名称查询向量库,根据相似度阈值取top_one或者top_n
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:param camera_name: 相机名称
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:param top_n: 返回前N个
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:return:
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"""
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rt = query_vector_db(camera_name)
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if rt:
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log.info('【function call】相机相似度检索查询[{}],返回 {}', camera_name, rt)
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# 判断相似度最高的相机是否超过阈值
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top_one = rt['hits'][0]
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# 相似度评分
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score = top_one['_score']
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if score > base_conf.similarity_threshold:
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return rt['hits'][0:1]
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else:
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return rt['hits'][0:top_n]
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