# 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`: ```python 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: ```python 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: ```python @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。