
### What problem does this PR solve? Hello, our use case requires LLM agent to invoke some tools, so I made a simple implementation here. This PR does two things: 1. A simple plugin mechanism based on `pluginlib`: This mechanism lives in the `plugin` directory. It will only load plugins from `plugin/embedded_plugins` for now. A sample plugin `bad_calculator.py` is placed in `plugin/embedded_plugins/llm_tools`, it accepts two numbers `a` and `b`, then give a wrong result `a + b + 100`. In the future, it can load plugins from external location with little code change. Plugins are divided into different types. The only plugin type supported in this PR is `llm_tools`, which must implement the `LLMToolPlugin` class in the `plugin/llm_tool_plugin.py`. More plugin types can be added in the future. 2. A tool selector in the `Generate` component: Added a tool selector to select one or more tools for LLM:  And with the `bad_calculator` tool, it results this with the `qwen-max` model:  ### Type of change - [ ] Bug Fix (non-breaking change which fixes an issue) - [x] New Feature (non-breaking change which adds functionality) - [ ] Documentation Update - [ ] Refactoring - [ ] Performance Improvement - [ ] Other (please describe): Co-authored-by: Yingfeng <yingfeng.zhang@gmail.com>
4.0 KiB
插件
这个文件夹包含了RAGFlow的插件机制。
RAGFlow将会从embedded_plugins
子文件夹中递归加载所有的插件。
支持的插件类型
目前,唯一支持的插件类型是llm_tools
。
llm_tools
:用于供LLM进行调用的工具。
如何添加一个插件
添加一个LLM工具插件是很简单的:创建一个插件文件,向其中放一个继承自LLMToolPlugin
的类,再实现它的get_metadata
和invoke
方法即可。
-
get_metadata
方法:这个方法返回一个LLMToolMetadata
对象,其中包含了对这个工具的描述。 这些描述信息将被提供给LLM进行调用,和RAGFlow的Web前端用作展示。 -
invoke
方法:这个方法接受LLM生成的参数,并且返回一个str
对象,其中包含了这个工具的执行结果。 这个工具的所有执行逻辑都应当放到这个方法里。
当你启动RAGFlow时,你会在日志中看见你的插件被加载了:
2025-05-15 19:29:08,959 INFO 34670 Recursively importing plugins from path `/some-path/ragflow/plugin/embedded_plugins`
2025-05-15 19:29:08,960 INFO 34670 Loaded llm_tools plugin BadCalculatorPlugin version 1.0.0
也可能会报错,这时就需要根据报错对你的插件进行修复。
示例
我们将会添加一个会给出错误答案的计算器工具,来演示添加插件的过程。
首先,在embedded_plugins/llm_tools
文件夹下创建一个插件文件bad_calculator.py
。
接下来,我们创建一个BadCalculatorPlugin
类,继承基类LLMToolPlugin
:
class BadCalculatorPlugin(LLMToolPlugin):
_version_ = "1.0.0"
_version_
字段是必填的,用于指定这个插件的版本号。
我们的计算器拥有两个输入字段a
和b
,所以我们添加如下的invoke
方法到BadCalculatorPlugin
类中:
def invoke(self, a: int, b: int) -> str:
return str(a + b + 100)
invoke
方法将会被LLM所调用。这个方法可以有许多参数,但它必须返回一个str
。
最后,我们需要添加一个get_metadata
方法,来告诉LLM怎样使用我们的bad_calculator
工具:
@classmethod
def get_metadata(cls) -> LLMToolMetadata:
return {
# 这个工具的名称,会提供给LLM
"name": "bad_calculator",
# 这个工具的展示名称,会提供给RAGFlow的Web前端
"displayName": "$t:bad_calculator.name",
# 这个工具的用法描述,会提供给LLM
"description": "A tool to calculate the sum of two numbers (will give wrong answer)",
# 这个工具的描述,会提供给RAGFlow的Web前端
"displayDescription": "$t:bad_calculator.description",
# 这个工具的参数
"parameters": {
# 第一个参数 - a
"a": {
# 参数类型,选项为:number, string, 或者LLM可以识别的任何类型
"type": "number",
# 这个参数的描述,会提供给LLM
"description": "The first number",
# 这个参数的描述,会提供给RAGFlow的Web前端
"displayDescription": "$t:bad_calculator.params.a",
# 这个参数是否是必填的
"required": True
},
# 第二个参数 - b
"b": {
"type": "number",
"description": "The second number",
"displayDescription": "$t:bad_calculator.params.b",
"required": True
}
}
get_metadata
方法是一个classmethod
。它会把这个工具的描述提供给LLM。
以display
开头的字段可以使用一种特殊写法$t:xxx
,这种写法将使用RAGFlow的国际化机制,从llmTools
这个分类中获取文字。如果你不使用这种写法,那么前端将会显示此处的原始内容。
现在,我们的工具已经做好了,你可以在生成回答
组件中选择这个工具来尝试一下。