引言
在现代AI和编程领域，工具调用（Tool Calling）或函数调用（Function Calling）是一种强大的概念，已被广泛应用于多种模型中。这种技术允许模型根据用户定义的模式生成输出，并为复杂的请求提供结构化的解决方案。本文将深入探讨工具调用的概念，展示其实现，并提供实用的代码示例。
主要内容
工具调用的基本概念
工具调用允许模型响应用户输入，生成与预定义模式匹配的输出。这不同于传统的函数调用，后者通常指的是单个函数的调用。工具调用则可以包含多个函数，生成的输出由用户决定是否执行。
各大AI模型中的工具调用实现
许多大型语言模型（LLM）提供了工具调用的功能。比如，OpenAI将工具调用与JSON字符串结合，而Anthropic则使用解析结构返回工具调用。这些实现方式使得工具调用能够被轻松集成到各种应用中。
使用LangChain绑定工具
借助LangChain库的强大功能，我们可以轻松创建和绑定自定义工具。以下是使用LangChain定义和绑定工具的示例：
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]
# 绑定到OpenAI模型
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
工具调用的实现示例
以下示例展示了如何通过工具调用实现一个简单的数学运算：
query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"
tool_calls = llm_with_tools.invoke(query).tool_calls
print(tool_calls)
该代码块会输出以下工具调用：
[
{'name': 'Multiply', 'args': {'a': 3, 'b': 12}, 'id': 'call_1Tdp5wUXbYQzpkBoagGXqUTo'},
{'name': 'Add', 'args': {'a': 11, 'b': 49}, 'id': 'call_k9v09vYioS3X0Qg35zESuUKI'}
]
常见问题和解决方案
-
解析失败: 有时模型提供方可能输出格式错误的工具调用（例如，参数不是有效的JSON）。解决方案是使用
InvalidToolCall类来处理这些异常。 -
网络限制: 某些地区的网络限制可能导致无法访问API。开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
工具调用为模型提供了强大的扩展能力，使得复杂任务的处理更加高效。建议开发者深入研究LangChain文档，了解更多关于自定义工具和构建复杂工具链的信息。
参考资料
- LangChain Documentation: langchain.readthedocs.io/
- OpenAI API Documentation: beta.openai.com/docs/
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