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利用GPT-4o-mini和LangChain框架打造快速、经济的AI搜索智能体。 长按关注《AI科技论谈》 本文介绍如何利用GPT-4o-mini模型和LangChain框架，构建一款能够迅速响应用户查询的AI搜索智能体。文章以一个具体问题为例，展示智能体的高效性能和成本效益。 1 智能体性能实例 以查询 What year was IBM founded and in what year was Apple founded? 问题为例，智能体不仅能够快速给出答案，而且在成本效益上也极具优势：仅消耗165个token，花费0.0000594美元，同时响应速度极快，首个token的响应时间仅为1,389毫秒。 这里智能体配备了工具——Tavily API，专门用于网络数据检索。 具体配置： tools = [TavilySearchResults(max_results=1)] 2 基本设置 接下来展示如何在Python代码中设置LangSmith集成。首先，需要从LangSmith控制台获取LangChain的API密钥。至于项目名称，可以根据个人喜好自由命名。 import
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