引言
在人工智能领域，"工具调用"（或函数调用）是一个强大而灵活的特性，它允许模型根据用户定义的模式生成输出。在这篇文章中，我们将深入探讨工具调用的机制、如何实现这一特性，以及在实际应用中可能遇到的挑战。
主要内容
什么是工具调用？
工具调用指的是模型对给定的工具发起调用请求。尽管名称中包含“调用”一词，但模型实际上只负责生成调用参数，实际的执行由用户决定。这一特性在需要从非结构化文本中提取结构化数据时尤为有用。
工具调用的实现
大多数大语言模型（LLM）提供商，如Anthropic、Cohere、Google、OpenAI等，都支持这一特性。LangChain提供了一套内置工具，并支持自定义工具的定义。
使用LangChain定义工具
我们可以使用Python装饰器或Pydantic定义工具的模式：
from langchain_core.tools import tool
@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
"""Adds a and b."""
return a + b
@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
"""Multiplies a and b."""
return a * b
tools = [add, multiply]
通过bind_tools()方法将工具绑定到聊天模型中：
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini") # 使用API代理服务提高访问稳定性
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
处理工具调用
模型的响应中可能包含工具调用，这些调用附加到相应的消息中。工具调用对象包含工具名称、参数字典，以及可选的标识符。
示例：
query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"
llm_with_tools.invoke(query).tool_calls
代码示例
以下是一个完整的调用示例：
from langchain_core.messages import HumanMessage, ToolMessage
# 进行模型调用并处理响应
messages = [HumanMessage("What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?")]
ai_msg = llm_with_tools.invoke(messages)
messages.append(ai_msg)
# 根据工具调用执行相应计算，并返回结果
for tool_call in ai_msg.tool_calls:
selected_tool = {"add": add, "multiply": multiply}[tool_call["name"].lower()]
tool_output = selected_tool.invoke(tool_call["args"])
messages.append(ToolMessage(tool_output, tool_call_id=tool_call["id"]))
常见问题和解决方案
- 参数格式不正确：某些情况下，模型可能输出格式错误的调用参数。可以通过出错处理或使用输出解析器进行修正。
- 网络限制：由于网络限制，某些API可能需要使用代理服务以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
工具调用为AI模型的灵活应用提供了新的可能性。要想深入学习这类技术，可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain官方文档
- OpenAI API参考
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