如何绑定模型特定的工具以提升AI应用的功能

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在开发AI应用时，将特定功能与模型绑定可以提升应用的能力和灵活性。不同的API提供商可能会采用不同的格式来定义这些功能或工具。例如，OpenAI采用了一种细致的格式来定义工具的结构。这篇文章将带你了解如何在Python中使用这个格式来绑定模型特定的工具，并通过一个实际的示例加以说明。

技术背景介绍

在AI模型的应用中，绑定特定工具的需求日益增长。绑定工具可以将特定任务的处理逻辑直接嵌入到模型中，使得模型能够直接调用这些工具来执行特定的任务。这种方法极大地提高了应用的灵活性和开发效率。

核心原理解析

OpenAI定义工具的格式主要包括以下几个组件：

type: 指定工具类型，目前通常为"function"。
function: 包含工具参数的对象。
function.name: 输出模式的名称。
function.description: 输出模式的高层次描述。
function.parameters: 以JSON Schema字典格式描述模式的详细信息。

通过将这些组件配置到模型中，我们可以直接在对话模型中调用这些工具。

代码实现演示(重点)

下面的代码展示了如何在Python中使用langchain_openai库将工具绑定到模型中，并调用该工具来进行简单的数学运算：

from langchain_openai import ChatOpenAI

# 初始化ChatOpenAI模型
model = ChatOpenAI()

# 将multiply工具绑定到模型上
model_with_tools = model.bind(
    tools=[
        {
            "type": "function",    # 工具类型
            "function": {
                "name": "multiply",    # 工具名称
                "description": "Multiply two integers together.",  # 工具描述
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "a": {"type": "number", "description": "First integer"},  # 参数a
                        "b": {"type": "number", "description": "Second integer"},  # 参数b
                    },
                    "required": ["a", "b"],  # 必须参数
                },
            },
        }
    ]
)

# 使用绑定的工具进行计算
print(model_with_tools.invoke("Whats 119 times 8?"))