LangChain Tool Tanıtımı (Kategorik)

LangChain, büyük dil modellerine eylem yeteneği kazandırmak için çok sayıda “tool” (araç) sunar. Bu araçlar sayesinde bir LLM, dış dünya ile etkileşime geçebilir, sorgular yürütebilir, hesaplamalar yapabilir, API’lerle konuşabilir veya bilgi tabanlarından veri çekebilir.

Aşağıda LangChain tool’ları işlevsel gruplar halinde tanıtılmaktadır.

📊 1. Veri Erişim & Arama Tool’ları

🔎 Tool: WikipediaAPIWrapper

• Amaç: LLM’in Wikipedia’dan içerik almasını sağlar.
• Senaryo: Genel bilgi isteyen kullanıcılar için hızlı bilgi çekimi.

🔎 Tool: ArxivAPIWrapper

• Amaç: arXiv’de akademik yayın araması yapılmasını sağlar.
• Senaryo: Bilimsel içerik isteyen asistanlar (örneğin fizik, yapay zeka araştırmaları).

🔎 Tool: SerpAPIWrapper

• Amaç: Google aramalarını SerpAPI üzerinden yapar.
• Senaryo: Son dakika haberleri, canlı veri gerektiren sorgular.

🔎 Tool: PubMedAPIWrapper

• Amaç: Tıbbi makaleleri PubMed’den çeker.
• Senaryo: Sağlık asistanları, doktor destek sistemleri.

🔎 Tool: GoogleSearchAPIWrapper

• Amaç: Google Custom Search API ile sınırlı alanlarda arama yapar.
• Senaryo: Belirli site veya kurum içeriğini sorgulamak.

🧠 2. Akıl Yürütme ve Hesaplama Tool’ları

🧮 Tool: LLMMath

• Amaç: Doğrudan LLM ile matematiksel işlem yapılmasını sağlar.
• Senaryo: Karmaşık oran, denklem veya hesaplama gereken botlar.

🧮 Tool: PythonREPLTool

• Amaç: Python ortamında kod çalıştırır.
• Senaryo: Veri analizi, metin işleme, hesaplama.

🧮 Tool: WolframAlphaAPIWrapper

• Amaç: WolframAlpha ile hesaplama ve bilgi alma.
• Senaryo: Sayısal modelleme, teknik veri soruları, grafiksel çözümler.

🌐 3. Web Erişim & API Tool’ları

🌍 Tool: RequestsGetTool

• Amaç: Harici URL’lere GET isteği gönderir.
• Senaryo: API’den veri çekmek, dış veri okuma.

🌍 Tool: RequestsPostTool

• Amaç: POST request göndererek veri iletimi sağlar.
• Senaryo: Form gönderimi, webhook tetikleyici.

🌍 Tool: BashProcess

• Amaç: Shell komutlarını çalıştırır (gelişmiş kullanım için).
• Senaryo: Dosya sisteminde işlem, terminal komutu.

📑 4. Bilgi Tabanı & Vektör Arama Tool’ları

🗃️ Tool: VectorStoreQATool

• Amaç: Belge vektör mağazasında semantik arama yapar.
• Senaryo: PDF ya da notlardan bilgi çekmek.

🗃️ Tool: SQLDatabaseToolkit

• Amaç: SQL tabanlı veri tabanlarında sorgu çalıştırma.
• Senaryo: Raporlama botları, müşteri tabanlı veri çekme.

🗃️ Tool: FAISS RetrievalTool

• Amaç: FAISS ile vektör tabanlı arama yapar.
• Senaryo: Gömülü belge sistemleriyle çalışan akıllı arama asistanları.

🧰 5. Diğer Faydalı Araçlar

🧠 Tool: ToolCollection

• Amaç: Birden fazla aracı tek bir çatı altında toplar.
• Senaryo: AgentExecutor ile birden fazla tool arasında seçim yaptırmak.

🛠️ Tool: StructuredTool

• Amaç: Tanımlı giriş-çıkış formatlarıyla özel tool’lar yaratmak.
• Senaryo: Kendi API’nizi veya fonksiyonunuzu LLM’e bağlamak.

🧩 Tool: FunctionCallingRouter

• Amaç: LLM’e uygun function’ı seçtirerek tool kullanımını yönlendirir.
• Senaryo: Dinamik fonksiyon çağrımı gereken uygulamalar.

📦 6. Geliştirici & Uygulama Tool’ları

🧪 Tool: TerminalTool

• Amaç: Yerel makinede terminal komutu çalıştırır.
• Senaryo: Kod yürütme, betik testi, otomasyon.

🧪 Tool: PalMFunctionTool (Google PaLM özel)

• Amaç: Google’ın PaLM modeli ile özel fonksiyon çağırma.
• Senaryo: Gelişmiş araştırma veya içgörü oluşturma.

LangChain tool’ları, Agent mimarisi ile birlikte çalıştığında gerçek anlamda “karar verebilen”, bilgiye erişen ve dış dünya ile etkileşim kuran yapay zekâ sistemlerinin kurulmasını sağlar.

İleri düzey projelerde, bu tool’lar “agent”, “retriever” ve “memory” yapılarıyla birleştirilerek esnek ve çok yönlü çözümler sunar.