ChemCrow 基于LangChain的化学研究与实验任务Agent

ChemCrow 是一个用于准确解决推理密集型化学任务的开源软件包。

它基于 Langchain 构建，集成了多种化学工具（如 RDKit、paper-qa）以及相关的化学数据库（如 Pubchem 和 chem-space）。

🤗 在 HuggingFace 上试用！

⚠️ 注意

由于 API 使用限制，本软件包未包含 ChemCrow 论文中描述的所有工具。因此，此仓库的运行结果与论文中展示的并不完全相同。

所有实验记录已发布在 ChemCrow runs。

👩‍💻 安装

pip install chemcrow

🔥 使用方法

首先，在环境中设置您的 API 密钥。

export OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

您可以选择使用 Serp API：

export SERP_API_KEY=your-serpapi-api-key

在 Python 会话中：

from chemcrow.agents import ChemCrow

chem_model = ChemCrow(model="gpt-4-0613", temp=0.1, streaming=False)
chem_model.run("What is the molecular weight of tylenol?")

🛠️ 部分工具的自托管

默认情况下，ChemCrow 依赖 RXN4Chem API 进行逆合成规划和反应产物预测。但这可能较慢，并且需要您拥有 API 密钥。

您可以选择通过运行预构建的 Docker 镜像来自托管这些工具。

运行以下命令：

docker run --gpus all -d -p 8051:5000 doncamilom/rxnpred:latest
docker run --gpus all -d -p 8052:5000 doncamilom/retrosynthesis:latest

现在，ChemCrow 可以这样使用：

from chemcrow.agents import ChemCrow

chem_model = ChemCrow(model="gpt-4-0613", temp=0.1, streaming=False, local_rxn=True)
chem_model.run("What is the product of the reaction between styrene and dibromine?")

✅ 引用

Bran, Andres M., et al. "ChemCrow: Augmenting large-language models with chemistry tools." arXiv preprint arXiv:2304.05376 (2023).

@article{bran2023chemcrow,
      title={ChemCrow: Augmenting large-language models with chemistry tools},
      author={Andres M Bran and Sam Cox and Oliver Schilter and Carlo Baldassari and Andrew D White and Philippe Schwaller},
      year={2023},
      eprint={2304.05376},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={physics.chem-ph},
      publisher={arXiv}
}