在流式调用中使用工具：深入解析与实用示例
引言
在大规模数据处理和自动化任务中，流式调用工具成为了一种高效的方法。本文旨在揭示如何在 Python 环境中流式处理工具调用，并与大家分享实现这一目标的具体代码示例和技巧。
主要内容
理解流式工具调用
流式处理的一个核心优势在于它允许数据在不断生成时被处理，而不是等待数据全部生成后再执行。然而，在工具调用的流式处理中，我们需要处理工具调用块（ToolCallChunk），这些块可能只包含了部分信息，由name、args、id等字段构成。
创建工具和模型
在这个示例中，我们使用一个简单的加法和乘法工具来进行演示。这些工具将绑定到一个大语言模型（LangChain）中，从而实现流式调用：
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]
配置语言模型
我们使用ChatOpenAI作为语言模型，绑定工具后便可以开始流式调用工具：
import os
from getpass import getpass
from langchain_openai import ChatOpenAI
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
处理工具调用块
通过遍历工具调用块，可以实现流式工具调用，例如：
query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"
async for chunk in llm_with_tools.astream(query):
print(chunk.tool_call_chunks) # 使用API代理服务提高访问稳定性
在获取这些块时，需要实现拼接与解析以重构完整的工具调用。
代码示例
下面的完整代码示例展示了如何通过流式处理解析工具调用：
first = True
async for chunk in llm_with_tools.astream(query):
if first:
gathered = chunk
first = False
else:
gathered = gathered + chunk
print(gathered.tool_call_chunks)
常见问题和解决方案
- 网络限制问题：在某些地区，访问API服务可能不稳定。为此，可以考虑使用API代理以提高稳定性。
- 数据块拼接复杂性：处理多个数据块需要复杂的逻辑，将它们拼接成完整的工具调用。为此，确保代码准确地实现数据拼接逻辑。
总结和进一步学习资源
流式调用工具可以显著提高处理效率，特别是在数据实时生成的情况下。通过LangChain等工具库，开发者可以更轻松地集成和使用这些功能。
参考资料
- LangChain Tool Usage Guide
- OpenAI API Documentation
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---
