Langchain-Chatchat/markdown_docs/server/agent/tools/wolfram.md

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## FunctionDef wolfram(query)
**wolfram**: 此函数的功能是执行对Wolfram Alpha API的查询并返回结果。
**参数**:
- `query`: 字符串类型,表示要查询的内容。
**代码描述**:
`wolfram`函数首先创建了一个`WolframAlphaAPIWrapper`对象该对象是对Wolfram Alpha API的一个封装。在创建这个对象时需要提供一个`wolfram_alpha_appid`这是调用Wolfram Alpha服务所需的应用程序ID。随后函数使用`run`方法执行传入的查询`query`。最后,函数返回查询结果。
在项目中,`wolfram`函数作为`server/agent/tools/wolfram.py`模块的一部分虽然其被调用的具体情况在提供的文档中没有直接说明但可以推断这个函数可能被设计为一个工具函数供项目中其他部分调用以获取Wolfram Alpha查询的结果。这样的设计使得项目中的其他模块可以轻松地利用Wolfram Alpha提供的强大计算和知识查询功能而无需关心API调用的具体细节。
**注意**:
- 使用此函数前需要确保已经获得了有效的Wolfram Alpha应用程序ID`wolfram_alpha_appid`并且该ID已经正确配置在创建`WolframAlphaAPIWrapper`对象时。
- 查询结果的具体格式和内容将依赖于Wolfram Alpha API的返回值可能包括文本、图像或其他数据类型。
**输出示例**:
假设对Wolfram Alpha进行了一个查询“2+2”函数可能返回如下的结果
```
4
```
这只是一个简化的示例实际返回的结果可能包含更多的信息和数据类型具体取决于查询的内容和Wolfram Alpha API的响应。
## ClassDef WolframInput
**WolframInput**: WolframInput类的功能是封装了用于Wolfram语言计算的输入数据。
**属性**:
- location: 表示需要进行计算的具体问题的字符串。
**代码描述**:
WolframInput类继承自BaseModel这表明它是一个用于数据验证和序列化的模型类。在这个类中定义了一个名为`location`的属性该属性用于存储一个字符串这个字符串代表了需要使用Wolfram语言进行计算的具体问题。通过使用Pydantic库中的`Field`函数,为`location`属性提供了一个描述,增强了代码的可读性和易用性。
在项目的结构中WolframInput类位于`server/agent/tools/wolfram.py`文件中这意味着它是服务端代理工具中的一部分专门用于处理与Wolfram语言相关的输入数据。尽管在提供的信息中`server/agent/tools/__init__.py`和`server/agent/tools_select.py`两个文件中没有直接提到WolframInput类的调用情况但可以推测WolframInput类可能会被这些模块或其他相关模块中的代码所使用以便于处理和传递需要用Wolfram语言解决的问题。
**注意**:
- 在使用WolframInput类时需要确保`location`属性中的问题描述是准确和有效的因为这将直接影响到Wolfram语言计算的结果。
- 由于WolframInput类继承自BaseModel因此可以利用Pydantic提供的数据验证功能来确保输入数据的有效性。在实际应用中可以根据需要对WolframInput类进行扩展增加更多的属性和验证逻辑以满足不同的计算需求。