OllamaFunctions的实验性工具调用集成指南

在AI技术的不断进步过程中，增强模型功能的方法层出不穷。OllamaFunctions是一个实验性封装器，旨在为原生不支持工具调用的模型增加这一功能。本文将详细介绍如何使用OllamaFunctions来实现工具调用能力，尽管它现在只是一个实验性功能，但在未来或许会带来更广阔的应用空间。

技术背景介绍

OllamaFunctions最初设计用于为不支持工具调用的模型提供此能力，主要通过与langchain-experimental的集成实现。虽然现在有更优化的Ollama集成支持工具调用，但了解实验性封装如何工作仍具有技术价值。

核心原理解析

OllamaFunctions通过将Pydantic类、字典模式、LangChain工具或函数传递给模型，实现工具调用功能。这些工具以工具定义模式进行转换，使得模型能够以结构化格式接收和处理指令。

代码实现演示

首先，确保已经安装langchain-experimental包，以便能够使用OllamaFunctions。

%pip install -qU langchain-experimental

OllamaFunctions初始化

OllamaFunctions的初始化参数与ChatOllama类似，但需要指定format="json"以启用工具调用功能。

from langchain_experimental.llms.ollama_functions import OllamaFunctions

# 初始化phi3模型
llm = OllamaFunctions(model="phi3")

简单翻译示例

# 设置消息
messages = [
    ("system", "You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence."),
    ("human", "I love programming."),
]

# 调用模型进行翻译
ai_msg = llm.invoke(messages)
print(ai_msg.content)  # 输出: "J'adore programmer."

工具调用示例

我们可以使用bind_tools方法绑定自定义工具。这些工具可以是Pydantic类或其他可运行的函数。

from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

# 定义GetWeather工具
class GetWeather(BaseModel):
    """获取指定位置的当前天气"""
    location: str = Field(..., description="The city and state, e.g. San Francisco, CA")

# 绑定工具到模型
llm_with_tools = llm.bind_tools([GetWeather])

# 使用工具调用
ai_msg = llm_with_tools.invoke("what is the weather like in San Francisco")
print(ai_msg.tool_calls)  # 输出工具调用结果

应用场景分析

OllamaFunctions适合在需要扩展模型能力的情况下使用，尤其是当需要对接外部工具和服务时。这个实验性功能在配置和使用自定义工具时也能提供较好的灵活性。

实践建议

虽然OllamaFunctions目前是实验性项目，但在升级到支持工具调用的更强大集成时，这种操作经验将非常有帮助。在使用该功能时，建议谨慎配置工具，并确保对接服务可用。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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