**实用指南：如何在流式环境中处理工具调用**-优快云博客

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# 实用指南：如何在流式环境中处理工具调用

流式处理工具调用是一种强大的方法，可以让你在消息处理的过程中逐渐解析和执行任务。本篇文章将深入探讨如何在流式环境中处理工具调用，尤其是使用工具调用块（Tool Call Chunk）的技术细节。我们将通过代码示例诠释这一过程，帮助你在实战中应对潜在的挑战。

## 引言

在现代的AI应用开发中，支持流式数据处理的系统可以显著提高响应速度和用户体验。LangChain库提供了一种机制，通过工具调用块在流式API中处理复杂任务。这篇文章的目的是展示如何使用这些工具调用块来构建流式数据处理应用，并讨论可能遇到的挑战及其解决方案。

## 主要内容

### 1. 工具调用块的基本概念

在流式处理的上下文中，工具调用可以分块进行处理。每个块包含工具名称、参数和唯一标识等信息，这些信息可以帮助我们将分块的数据拼接成完整的调用请求。

### 2. 设定工具和模型

首先，我们需要定义所使用的工具和模型。这些工具可以是基本的数学运算，也可以是复杂的函数计算。以下是一个简单的工具定义示例：

```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]

3. 使用ChatOpenAI绑定工具

通过ChatOpenAI模型，我们能够绑定定义好的工具，并使用异步流式API处理查询。

import os
from getpass import getpass
from langchain_openai import ChatOpenAI

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()  # 设置API密钥

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

4. 流式处理工具调用

使用异步流式API，我们可以迭代性的处理查询，获取工具调用块。

query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"

async for chunk in llm_with_tools.astream(query):
    print(chunk.tool_call_chunks)

代码示例

以下示例演示了如何在流式处理中累积工具调用块，并逐步解析这些块以形成完整的工具调用。

first = True
async for chunk in llm_with_tools.astream(query):
    if first:
        gathered = chunk
        first = False
    else:
        gathered = gathered + chunk

    print(gathered.tool_call_chunks)