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Tavily 是一个专为 AI 代理 (LLMs) 构建的搜索引擎，它能快速提供实时、准确且真实的结果。Tavily 提供四个关键端点，其中之一是 Extract，它能从 URL 提供原始提取内容。 本指南提供了 Tavily 工具的快速入门概览。有关 Tavily 工具的完整详细信息，请参阅 API 参考中的详细文档。

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概览

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集成详情

类别包PY 支持版本
TavilyExtract@langchain/tavily✅NPM - Version

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设置

该集成位于 @langchain/tavily 包中，您可以按如下所示安装 
npm install @langchain/tavily @langchain/core

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凭据

在此处设置 API 密钥，并将其设置为名为 TAVILY_API_KEY 的环境变量。 
process.env.TAVILY_API_KEY = "YOUR_API_KEY"
设置 LangSmith 以获得一流的可观察性也很有帮助（但不是必需的） 
process.env.LANGSMITH_TRACING="true"
process.env.LANGSMITH_API_KEY="your-api-key"

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实例化

你可以像这样导入并实例化一个 TavilyExtract 工具实例 
import { TavilyExtract } from "@langchain/tavily";

const tool = new TavilyExtract({
  extractDepth: "basic",
  includeImages: false,
});

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调用

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直接使用参数调用

Tavily Extract 工具在调用期间接受以下参数
  • urls (必填)：要从中提取内容的 URL 列表。
  • extractDepth 和 includeImages 也可以在调用期间设置 
await tool.invoke({
  "urls": ["https://en.wikipedia.org/wiki/Lionel_Messi"]
});

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使用 ToolCall 调用

我们还可以使用模型生成的 ToolCall 调用该工具，在这种情况下将返回 @[ToolMessage] 
// This is usually generated by a model, but we'll create a tool call directly for demo purposes.
const modelGeneratedToolCall = {
  args: {"urls": ["https://en.wikipedia.org/wiki/Lionel_Messi"]},
  id: "1",
  name: tool.name,
  type: "tool_call",
}

await tool.invoke(modelGeneratedToolCall)

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链接

我们可以将工具绑定到 工具调用模型，然后调用它，从而在链中使用我们的工具。 
// @lc-docs-hide-cell

import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai"

const llm = new ChatOpenAI({
  model: "gpt-4o",
  temperature: 0,
})

import { HumanMessage } from "@langchain/core/messages";
import { ChatPromptTemplate } from "@langchain/core/prompts";
import { RunnableLambda } from "@langchain/core/runnables";

const prompt = ChatPromptTemplate.fromMessages(
  [
    ["system", "You are a helpful assistant."],
    ["placeholder", "{messages}"],
  ]
)

const llmWithTools = llm.bindTools([tool]);

const chain = prompt.pipe(llmWithTools);

const toolChain = RunnableLambda.from(
  async (userInput: string, config) => {
    const humanMessage = new HumanMessage(userInput);
    const aiMsg = await chain.invoke({
      messages: [new HumanMessage(userInput)],
    }, config);
    const toolMsgs = await tool.batch(aiMsg.tool_calls, config);
    return chain.invoke({
      messages: [humanMessage, aiMsg, ...toolMsgs],
    }, config);
  }
);

const toolChainResult = await toolChain.invoke("['https://en.wikipedia.org/wiki/Albert_Einstein','https://en.wikipedia.org/wiki/Theoretical_physics']");

const { tool_calls, content } = toolChainResult;

console.log("AIMessage", JSON.stringify({
  tool_calls,
  content,
}, null, 2));

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代理

有关如何在代理中使用 LangChain 工具的指南，请参阅 LangGraph.js 文档。

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API 参考

有关所有 Tavily Extract API 功能和配置的详细文档，请访问 API 参考： docs.tavily.com/documentation/api-reference/endpoint/extract
在 GitHub 上编辑此页面源文件。
以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
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