如何强制语言模型调用特定工具

在现代AI应用中，使用大语言模型（LLM）来调用特定工具可以极大地提升其应用场景和实用性。然而，有时候我们需要确保模型选择的是我们指定的工具。本指南将展示如何通过 tool_choice 参数强制 LLM 使用特定工具。

技术背景介绍

在 LLM 中，我们可能已经熟悉诸如聊天模型、LangChain 工具及其如何协同工作的基础概念。通过这些工具，LLM 可以执行各种具体的任务。然而，如何确保模型在适当的时机选择正确的工具呢？

核心原理解析

在调用工具时，我们可以通过 tool_choice 参数来指定模型的行为。这个参数允许我们：

1. 强制模型始终选择某个特定工具。
2. 允许模型选择任意工具，确保至少使用一个工具。

代码实现演示

以下代码示例演示了如何定义工具，并强制 LLM 使用特定工具：

from langchain_core.tools import tool

# 定义加法工具
@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Adds a and b."""
    return a + b

# 定义乘法工具
@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """Multiplies a and b."""
    return a * b

# 将工具放入工具列表
tools = [add, multiply]

# 强制模型选择乘法工具
llm_forced_to_multiply = llm.bind_tools(tools, tool_choice="multiply")
result = llm_forced_to_multiply.invoke("what is 2 + 4")
print(result)

以上代码中，即使请求是加法计算，模型仍然会调用 multiply 工具。

如果我们想确保模型至少使用一个工具，可以这样做：

# 确保模型使用至少一个工具
llm_forced_to_use_tool = llm.bind_tools(tools, tool_choice="any")
result_any_tool = llm_forced_to_use_tool.invoke("What day is today?")
print(result_any_tool)

应用场景分析

• 数学计算: 当需要确保计算任务精确执行时，可以通过工具来完成。
• 数据处理: 在数据分析管道中，使用特定工具来实现常规数据转换或清洗。
• 自动化操作: 在企业系统中，特定工具用于自动化常规任务的执行。

实践建议

1. 在需要高精度和一致性输出的任务中，优先使用强制工具调用。
2. 定义工具时，应确保其功能单一且准确。
3. 在使用前，充分测试工具的输入输出，以避免潜在的错误。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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