如何使用聊天模型调用工具：从基础到实践

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## 引言

在人工智能的应用中，聊天模型的功能不断扩展，其中一种强大的技术是工具调用（Tool Calling）。通过工具调用，聊天模型可以生成工具的参数，从而实现更复杂的交互。这篇文章将深入探讨如何使用聊天模型调用工具，帮助你从基础概念到实际应用全面掌握这一技术。

## 主要内容

### 1. 工具调用的概念

工具调用让聊天模型在收到提示时生成工具参数。重要的是，模型本身并不直接执行工具调用。这一技术适用于生成结构化输出，无论是否需要真正调用工具。常见的应用包括从非结构化文本中提取信息。

### 2. 支持工具调用的模型

工具调用并非所有语言模型都支持，但许多流行的LLM提供者都支持这一功能。例如，LangChain实现了一系列与工具定义和调用相关的标准接口。

### 3. 定义工具架构

为使模型能够调用工具，我们需要定义工具架构。可以通过Python函数、Pydantic模型、TypedDict类或LangChain工具对象来实现。

#### Python函数示例

```python
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two integers."""
    return a + b

def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """Multiply two integers."""
    return a * b

4. 绑定工具到聊天模型

使用bind_tools()方法可以将工具架构绑定到聊天模型。每次模型调用时，这些架构将随提示一起传递。

5. 实现代码示例

让我们看一个完整的代码示例，使用LangChain与OpenAI模型进行工具调用。

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_api_key"

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

tools = [add, multiply]

llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

query = "What is 3 * 12?"
response = llm_with_tools.invoke(query)

print(response.tool_calls)  # 输出工具调用结果

常见问题和解决方案

  1. 解析失败：如果解析失败，可能是模型输出的组织不符合预期。在这种情况下，可以使用InvalidToolCall来记录错误。

  2. API访问问题：某些地区可能会遇到API访问限制，建议使用代理服务进行稳定访问。

总结和进一步学习资源

工具调用是增强聊天模型功能的有效途径。通过本文的介绍，你已经了解了如何定义工具架构并将其绑定到聊天模型，以及如何解析和处理返回的工具调用结果。

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参考资料

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