本文主要是介绍LangChain实战技巧之四：当模型（Model）不支持Tool/Function的解决办法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文心大模型两大主力模型已全面免费，可参考我之前发的文章
AI菜鸟向前飞 — 今日三则AI相关新闻
但是，这些模型原生并不支持Tool/Function Call
如下所示：
@tool
def greeting(name: str):'''向朋友致欢迎语'''return f"你好啊, {name}"# 以ERNIE-Speed-8K为例，其他几款都一样
model_with_tool = QianfanChatEndpoint(model="ERNIE-Speed-8K").bind_tools([greeting])
model_with_tool.invoke("你好，我是你的新朋友")
输出结果
# 首先，映入眼帘的是 "不支持"（很直白的说了）
base.py:634 [t:4391572992]: This key `functions` does not seem to be a parameter that the model `ERNIE-Speed-8K` will acceptcontent='你好，很高兴认识你！请问你有什么想要聊的或者需要我帮助的地方吗？我会尽力提供帮助和支持。' additional_kwargs={'finish_reason': '', 'request_id': 'as-iv6grn9awc', 'object': 'chat.completion', 'search_info': [], 'function_call': {}, 'tool_calls': [{'type': 'function', 'function': {}}]} response_metadata={'token_usage': {'prompt_tokens': 36, 'completion_tokens': 21, 'total_tokens': 57}, 'model_name': 'ERNIE-Speed-8K', 'finish_reason': 'stop', 'id': 'as-iv6grn9awc', 'object': 'chat.completion', 'created': 1717174194, 'result': '你好，很高兴认识你！请问你有什么想要聊的或者需要我帮助的地方吗？我会尽力提供帮助和支持。', 'is_truncated': False, 'need_clear_history': False, 'usage': {'prompt_tokens': 36, 'completion_tokens': 21, 'total_tokens': 57}} id='run-a7ff5600-5962-40b8-b9ac-6168b85ee02d-0'
其中，content倒是比较多，关键注意观察tool_calls 部分
'tool_calls': [{'type': 'function', 'function': {}}]
果然没让你失望，免费的真的就是免费的，不支持Tool/Function Call
另外、可以先简单理解，tool是N个function的"合集"
那百度的这俩免费的model真无缘Tool/Function了么？
有解法，往后看...
-
如果不支持bind_tools的话，我们可以自行编辑一份json格式的function，让LLM bind，请参考我之前写的这些内容
AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之十三 - 关于Tool的必知必会
LangChain实战技巧之三：关于Tool的一点拓展
-
已经实现"bind_tool"方法，即：让LLM知道工具，已经迈出一大步了，然后紧接着只需让LLM“聪明”的选择它（function）即可
可以尝试使用提示词（Prompt）的解法
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system",
"""
您是一名助理，可以使用以下工具。以下是工具的名称和说明：工具名称：greeting， 参数：name（str类型），此工具的用途说明：向朋友致欢迎语根据用户输入，返回要使用的工具的名称和输入。以包含 "name" 和 "arguments" 键的 JSON blob 形式返回响应。
"""),("user", "{input}")])chain = prompt | model | JsonOutputParser()chain.invoke("我是你的新朋友 —— Song榆钱儿")
我们用起来试试看
{'name': 'greeting', 'arguments': {'name': 'Song榆钱儿'}}
这虽然没执行函数，但这已经迈出一大步了，你往后看看 PS：LLM本身并不会执行任何函数，它只是完成了简单的交互逻辑
# 再来一个chain
tool_run_chain = prompt | model | JsonOutputParser() | (lambda x: x["arguments"]) | greeting
# 再看看效果
tool_run_chain.invoke("我是你的新朋友 —— Song榆钱儿")
效果如何，请君来看
你好啊, Song榆钱儿这么做就将Model原本不支持Too/Function变成了“支持”
补充知识
# langchain提供了这样一个方法，很好用
from langchain.tools.render import render_text_description# 可以用它来替代提示词中的工具说明,如下所示
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[("system",
f"""
您是一名助理，可以使用以下工具。以下是工具的名称和说明：{render_text_description([greeting])}根据用户输入，返回要使用的工具的名称和输入。以包含 "name" 和 "arguments" 键的 JSON blob 形式返回响应。
"""),
("user", "{input}")]
)这篇关于LangChain实战技巧之四：当模型（Model）不支持Tool/Function的解决办法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
