SpringAi调用Ollama（deekseep）的Toolcall失败原因

最新推荐文章于 2025-07-18 22:30:00 发布
最新推荐文章于 2025-07-18 22:30:00 发布
阅读量749 收藏
点赞数 6
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： spring 语言模型
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_54203750/article/details/146397225

1、根本原因

其实ollama上的deepseek目前并不支持调用Toolcall，r1和v3都不行，那怎么选呢（需要有tool的标签才能支持）：

在这里插入图片描述

2、向量数据源影响其判断

可以将其向量数据源注释掉看看是否能进入，如果确定是这个原因，那什么模型不够智能，或者可以把向量数据库的数据优化一下
在这里插入图片描述

3、函数重复

这时候调用是会报错的 `java.lang.IllegalStateException: Multiple tools with the same name (getNowTime) found in ToolCallingChatOptions` ,这个两个原因
模型导入重复
![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/d26883345ab149eb9b91687289838f30.png)
函数重复
@Tool 注解的含义可能有歧义导致模型不能分辨

因为SpringAI很多的功能都还在试验，所以试验的样本相对比较少，并且后续可能也会被官方调整

SpringAI系列 - Tool Calling篇（一）- @Tool集成、Function集成
罗小爬的技术宝书
02-18 1423
如果您不提供描述，则将使用方法名称作为工具描述。强烈建议提供详细描述，因为这对于模型理解工具的目的和如何使用它是至关重要的。注解，并在提示选项中提供它（单个提示中可以定义和引用多个工具），以便模型可以使用。在大模型无法回答我们的问题时，会自动检测用户输入时提供的工具并调用相应的工具，Spring AI框架会自动处理会话中的工具调用，通过调用。模式会将大模型的响应拆分成多条记录，导致Spring AI无法正确提取到工具调用的上下文。同样以之前发送警报的工具调用为例，调整为使用Function集成的方式，
Ollama和Spring AI上使用本地AI/LLM查询图像数据库
wjianwei666的专栏
08-02 448
AIDocumentLibraryChat项目的功能已经扩展到可以查询图像的图像数据库。它使用了可以分析图像的Ollama的LLava模型。图像搜索功能利用PostgreSQL的PGVector扩展来处理嵌入（Embeddings）。
【已解决】Spring AI 1.0.0-M6 使用 Tool Calling 报错，请使用 Spring AI 1.0.0
韶君的博客
04-15 813
【代码】【未解决】Spring AI 1.0.0-M6 使用 Tool Calling 报错，请求破解之法。
Ollama调用toolcalling失败, “error“: “registry.ollama.ai/library/deepseek-r1:latest does not support tool
bleuesprit的专栏
06-11 1194
本地通过ollama调用的时候可能会遇到toolcalling调用失败的情况返回这种代表模型不支持工具调用.这种情况可能有以下几个原因。
Spring AI ToolCalling 扩展模型能力边界
laopeng301的专栏
03-26 2096
Spring AI ToolCalling实际上利用了大模型的 Function Call（函数调用）能力。它对于大模型来说意义重大主要扩展模型能力边界。Spring AI 实现MCP ToolCalling提供基础能力。
SpringAi无法调用Tool的问题
2202_75338434的博客
05-25 349
文章摘要：在正确配置工具调用环境后仍无法使用工具的问题，解决方案是声明模型并注释默认配置。新问题是：如何在配置文件中声明模型的情况下实现模型切换（如千问max和plus模型切换）。这需要探讨动态模型切换机制，可能涉及运行时配置更新或多模型并行管理方案。（98字）
registry.ollama.ai/library/deepseek-r1:7b does not support tools (status code: 400)问题解决
u014079531的博客
02-21 2907
如图，选择下载带"tools"标识的模型就行。
Spring AI Tool Calling
王小工小工历程
06-04 913
摘要 Spring AI的Tool Calling功能允许AI模型调用外部工具增强能力，主要应用于信息检索（如查询天气API）和行动执行（如设置闹钟）。开发人员可通过定义工具接口、实现逻辑并注册为Spring组件来集成工具，支持声明式（@Tool注解）和编程式两种方式。模型会根据用户问题判断是否调用工具，将结果整合到最终响应中。该机制通过工具名称、描述和参数配置实现精确调用，有效扩展了AI应用的功能边界。
springAI结合ollama简单实现
var200的博客
08-21 4883
/ console.log('收到的数据:', value);//处理data:字样，格式化流数据。// 发送 POST 请求。// 继续读取下一个数据块。// 检查响应是否成功。// 检查是否读取完毕。// 返回一个可读流。// 处理每个数据块。// 开始读取数据流。
SpringAI基于Ollama调用通义千问
沉浮
01-24 1061
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的发展已经取得了显著进展，这些模型在自然语言处理、知识图谱构建和智能问答等多个方面表现出色。SpringAI 项目旨在简化包含人工智能功能的应用程序的开发，避免不必要的复杂性。该项目从著名的 Python 项目（例如 LangChain 和 LlamaIndex）中汲取灵感，但 SpringAI 并不是这些项目的直接移植。
Spring AI 和 Ollama 实现 DeepSeek-R1 的本地 API 服务与调用
微信公众号: 后端码匠
02-06 1129
Spring AI 和 Ollama 实现 DeepSeek-R1 的本地 API 服务与调用最近，DeepSeek开源了其第一代推理大模型，该模型以其极低的成本和与 OpenAI 相媲美的性能，在国内外引发了广泛讨论。作为开发者，我在独立产品中一直使用 DeepSeek 的 API 来实现一些功能，例如在 TransDuck 项目中的字幕翻译和视频翻译，效果非常出色。然而，随着一些私有化需求的增加，直接调用 API 的方式变得不可行，因此不得不转向本地部署大模型并提供 API 服务。
ollama，springAi实现自然语言处理
wang_keng的博客
06-27 1222
ollama，springai
Spring AI之工具调用
湖边工程师
04-03 3441
Spring AI通过一组灵活的抽象机制支持工具调用，允许以统一方式定义、解析和执行工具。本节概述Spring AI中工具调用的核心概念与组件。工具调用的主要操作流程定义工具：当需要向模型提供工具时，需在聊天请求中包含其定义。每个工具定义包含名称、描述及输入参数的模式（schema）。模型发起调用：当模型决定调用工具时，会返回包含工具名称和符合预定义模式的输入参数的响应。应用执行工具：应用程序负责根据工具名称识别并执行对应工具，传入提供的输入参数。处理结果：工具调用的结果由应用程序处理。
SpringAI系列 - ToolCalling篇（二） - 如何设置应用侧工具参数ToolContext（有坑）
罗小爬的技术宝书
02-19 1221
在使用AI大模型的工具调用机制时，工具参数都是由大模型解析用户输入上下文获取的，由大模型提供参数给本地工具调用。传递额外的应用侧（客户端）参数给工具调用，如此应用侧在执行工具调用的过程中，便可获取到应用侧层传递的上下文参数，同时又可获取到AI大模型模型传递的工具参数。参数的，这个参数是Spring AI自身用来设置应用侧参数的，并不需要大模型提供。来解析工具参数，查看其源码发现目前并没有预留排除参数定义的方式。，如此在将工具描述上传给大模型时，大模型会认为工具同时需要。获取应用侧的上下文参数。
Spring AI 工具(Function Calling)
王小工小工历程
01-15 1646
Function Calling是一种技术，它允许大型语言模型（如GPT）在生成文本的过程中调用外部函数或服务。这种功能的核心在于，模型本身不直接执行函数，而是生成包含函数名称和执行函数所需参数的JSON，然后由外部系统执行这些函数，并将结果返回给模型以完成对话或生成任务。Function Calling主要解决了大型语言模型在处理任务时的局限性，尤其是模型自身无法获取实时信息或执行复杂计算的问题。
Spring AI 之工具调用
oscar999的专栏
06-04 1168
摘要 工具调用是AI应用中增强模型能力的重要方式，分为信息检索和执行操作两大类。信息检索工具扩展模型知识库（如获取实时天气），执行工具自动化任务（如发送邮件）。Spring AI提供了便捷的API实现工具调用，安全机制确保模型只能请求调用而不能直接访问API。示例展示了通过@Tool注解定义日期查询和闹钟设置工具，模型可组合调用这些工具完成复杂任务（如10分钟后设置闹钟需先获取当前时间）。该机制有效弥补了AI模型无法获取实时信息和执行物理操作的局限。
Spring AI使用tool Calling和MCP
沉浮
04-12 3321
Spring AI版本1.0.0.M6在人工智能与软件开发深度融合的时代，Spring AI 作为一个强大的框架，持续为开发者提供着高效且便捷的工具，以实现与大语言模型（LLM）的无缝交互。Spring AI 的最新版本引入了一系列令人瞩目的特性，其中 Function Calling 到 Tool Calling 的转换以及模型上下文协议（MCP）的应用，标志着该框架在 AI 集成领域的又一次重大飞跃。
Spring AI开发智能客服（Tool calling）
最新发布
m0_62943934的博客
07-18 1089
由于 AI 擅长的是非结构化数据的分析，如果需求中包含严格的逻辑校验或需要读写数据库，纯 Prompt 模式就难以实现了。（也叫作）是人工智能应用中的一种常见模式，它允许模型与一组 API 或工具进行交互，从而增强其功能。主要用于从外部来源（数据库、Web 服务、文件等）检索信息回答原本无法回答的问题，或用于在软件系统中采取行动、比如发送电子邮箱、在数据库中创建新记录等。接下来通过一个智能客服的案例来演示。根据条件筛选和查询课程查询校区列表新增试听预约单声明式地使用 Tool 注解；
【异常】SpringAI提示错误 400 - {“error“:{“message“:“field messages is required (request id: xx,“type“:“
本本本添哥
11-27 1349
可能是需要传递给AI服务的一系列消息或指令，通常以JSON格式表示。例如，如果使用的是聊天机器人的API，具体来说，这个错误信息表明在向某个AI服务发送请求时，没有提供。可能是一个包含对话历史的数组，每个元素代表一个消息对象。异常，该异常是由于请求中缺少必需的字段。字段，而这个字段是API所要求的。：确保你在构建请求体时正确地包含了。从错误日志来看，发生了一个。
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值