ModelScope如何使用tool工具呢？

ConversationalRetrievalChain是用于处理包含聊天历史记录的对话链路的类。这个类与RetrievalQAChain类的主要区别在于，ConversationalRetrievalChain可以接收并使用聊天历史作为输入参数。您可以将不同类型的文档链与ConversationalRetrievalChain链结合使用，例如，可以使用get_chat_history函数获取历史记录。

以下是如何在Python代码中使用ConversationalRetrievalChain的一个示例：

from modelscope.pipelines import load_qa_with_sources_chain, ConversationalRetrievalChain
from modelscope.utils.logger import get_logger

# 初始化日志记录器
logger = get_logger()

# 加载问答链和文档链
doc_chain = load_qa_with_sources_chain(llm, chain_type="map_reduce")

# 创建 ConversationalRetrievalChain 实例
chain = ConversationalRetrievalChain(
    retriever=vectorstore.as_retriever(),  # 检索器
    question_generator=question_generator,  # 问题生成器
    combine_docs_chain=doc_chain,  # 组合文档链
)

在这个例子中，vectorstore.as_retriever()是从向量存储创建一个检索器，该检索器可以从embeddings中创建。

在LangChain框架中，ConversationalRetrievalChain 是一个用于对话检索的组件，它通常结合了多个工具（tools）来实现对话历史的理解、上下文检索和生成回复等功能。要使用工具（tool），你需要配置该链以调用相应的工具进行处理。

以下是一个简化的示例，说明如何在 ConversationalRetrievalChain 或类似的链中使用工具：

from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from langchain.agents import Tool
from langchain.tools import MyCustomTool

# 假设你有一个自定义工具类 MyCustomTool
# 它实现了 LangChain 工具接口，可以在对话流程中的特定环节被调用

# 初始化你的自定义工具实例
my_tool = MyCustomTool(...)

# 创建一个包含所需工具的 ConversationalRetrievalChain
chain = ConversationalRetrievalChain(
    tools=[
        # 可能还有其他内置或自定义工具
        my_tool,  # 注册自定义工具
        ...,
    ],
    # 其他配置参数如 LLM 模型、对话历史管理器等
)

# 当运行 chain 进行对话时，它会根据设计逻辑顺序调用注册过的工具
response = chain.run(input_message="用户说的话")

# 工具的具体使用方式取决于你在工具类中实现的功能逻辑

虽然没有具体的 ConversationalRetrievalChain 实现细节，但上述代码展示了如何将自定义工具添加到链中的一般方法。实际应用中，ConversationalRetrievalChain 会按照预定义的流程策略整合工具，以便在对话过程中执行不同的任务，例如检索相关文档、总结信息或者利用大模型生成回复等。