使用ChatTongyi进行AI对话与工具集成

最新推荐文章于 2025-07-24 10:00:03 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-24 10:00:03 发布 · 431 阅读

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#人工智能

技术背景介绍

Tongyi Qwen是由阿里巴巴达摩院开发的大规模语言模型，具备强大的自然语言处理能力，适用于多种任务和领域。在这篇文章中，我们将介绍如何使用langchain库中的ChatTongyi来进行对话处理及调用工具。

核心原理解析

ChatTongyi通过自然语言理解和语义分析技术，从用户的输入中获取意图。结合langchain库，它不仅能进行基本对话，还支持调用API工具功能。用户可以通过描述工具及其参数，获取模型返回的JSON对象，来执行特定工具的调用。

代码实现演示

环境准备

首先，我们需要安装dashscope包来使用ChatTongyi：

%pip install --upgrade --quiet dashscope

API密钥设置

获取API密钥，并将其设置为环境变量：

from getpass import getpass
import os

DASHSCOPE_API_KEY = getpass()  # 保证密钥安全存储
os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = DASHSCOPE_API_KEY

基本对话功能

使用ChatTongyi进行简单对话：

from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi
from langchain_core.messages import HumanMessage

# 初始化ChatTongyi实例
chatLLM = ChatTongyi(streaming=True)

# 发送消息
res = chatLLM.stream([HumanMessage(content="Hi")], streaming=True)
for r in res:
    print("chat resp:", r)

结合工具调用

ChatTongyi还支持与工具结合使用，通过工具描述和参数实现特定功能。如下是如何进行简单的乘法计算：

from langchain_core.tools import tool

@tool
def multiply(first_int: int, second_int: int) -> int:
    """Multiply two integers together."""
    return first_int * second_int

# 绑定工具到ChatTongyi
llm = ChatTongyi(model="qwen-turbo")
llm_with_tools = llm.bind_tools([multiply])

# 调用工具
msg = llm_with_tools.invoke("What's 5 times forty two")
print(msg)

视觉理解能力

Tongyi还支持图像处理，可以分析图像内容并提供摘要：

from langchain_community.chat_models import ChatTongyi
from langchain_core.messages import HumanMessage

# 初始化带视觉分析功能的模型
chatLLM = ChatTongyi(model_name="qwen-vl-max")

# 提供图像和文本输入
image_message = {"image": "https://example.com/path/to/image.png"}
text_message = {"text": "summarize this picture"}
message = HumanMessage(content=[text_message, image_message])

# 调用模型并获取摘要
ai_message = chatLLM.invoke([message])
print(ai_message)