大模型工具调用 (Tool Calling) 原理与 LangChain + Gemini Chat API 实战

大模型工具调用 (Tool Calling) 是一项变革性的技术，它赋予大型语言模型 (LLMs) 超越文本生成的强大能力。不同于以往仅仅提供答案，LLMs 现在可以智能地建议使用特定的 工具 (Tools)。作为开发者，我们可以借助这些建议，调用相应的 工具 (Tools) 来完成诸如搜索、数据库查询、复杂计算或外部 API 调用等任务。本文将深入浅出地解析 工具调用 (Tool Calling) 的原理，并结合 LangChain 框架和 Google 的 Gemini Chat API，演示如何实际落地这项技术。

核心概念：超越文本生成的智能助手

在传统的大语言模型应用中，LLM 主要负责理解用户意图并生成相应的文本回复。然而，在许多实际场景中，仅仅依靠文本生成是远远不够的。例如，用户询问 “今天北京天气怎么样？”，LLM 无法直接获取实时天气信息，只能泛泛地回答 “我不知道”。这就是 工具调用 (Tool Calling) 诞生的原因。

工具调用 (Tool Calling) 的核心在于，它让 LLM 具备了”思考”的能力，知道在面对特定问题时，需要借助哪些外部 工具 (Tools) 来获取所需的信息，然后将这些信息整合到最终的回复中。换句话说，工具调用 (Tool Calling) 将 LLM 从一个单纯的文本生成器，升级为一个能够协调各种资源的智能助手。

为什么需要工具调用？解决 LLM 的局限性

在构建基于 LLM 的智能 Agent 时，我们经常会遇到以下挑战，这些挑战正是 工具调用 (Tool Calling) 需要解决的问题：

信息滞后性： LLM 的知识库通常基于预训练数据，无法获取最新的信息，例如实时新闻、股票价格等。
缺乏计算能力： LLM 擅长处理文本，但不擅长进行复杂的数学计算或数据分析。
无法访问外部资源： LLM 无法直接访问互联网、数据库或其他外部 API，导致无法完成需要外部数据支持的任务。

工具调用 (Tool Calling) 通过允许 LLM 调用外部 工具 (Tools)，有效地克服了这些局限性。

LangChain：工具调用的强大框架

LangChain 是一个流行的 Python 框架，旨在简化 LLM 应用的开发。它提供了一系列模块化的组件，包括模型、提示、索引、链和 Agent 等，极大地降低了构建复杂 LLM 应用的门槛。在 工具调用 (Tool Calling) 方面，LangChain 提供了强大的支持，使得开发者可以轻松地将各种 工具 (Tools) 集成到 LLM 应用中。

LangChain 框架在 工具调用 (Tool Calling) 方面主要扮演以下角色：

工具注册： LangChain 允许开发者将各种 工具 (Tools) 注册到框架中，并定义每个 工具 (Tool) 的输入参数和输出格式。
工具选择： LangChain 提供了 Agent 的概念，Agent 可以根据用户的输入，自动选择合适的 工具 (Tools) 来完成任务。
工具执行： LangChain 负责执行选定的 工具 (Tools)，并将 工具 (Tool) 的输出结果返回给 LLM。
结果整合： LangChain 将 LLM 的输出和 工具 (Tool) 的输出整合在一起，生成最终的回复。

Gemini Chat API：强大的语言模型底座

Google 的 Gemini Chat API 是一项强大的语言模型服务，它基于 Google 最新的 Gemini 模型，拥有卓越的文本生成、理解和推理能力。将 Gemini Chat API 与 LangChain 结合，可以构建出功能强大的 工具调用 (Tool Calling) 应用。

Gemini Chat API 在 工具调用 (Tool Calling) 方面的主要优势包括：

强大的语言理解能力： Gemini 模型能够准确地理解用户的意图，并识别出需要调用的 工具 (Tools)。
灵活的 API 设计： Gemini Chat API 提供了灵活的 API 接口，方便与 LangChain 等框架集成。
高度的可扩展性： Gemini Chat API 能够支持高并发的请求，满足大规模应用的需求。

工具调用实战：LangChain + Gemini Chat API

接下来，我们将通过一个实际案例，演示如何使用 LangChain 和 Gemini Chat API 实现 工具调用 (Tool Calling)。

案例：智能问答机器人

我们希望构建一个智能问答机器人，能够回答用户的各种问题，包括但不限于：

当前时间
实时天气
简单的计算
查询维基百科

为了实现这个目标，我们需要以下 工具 (Tools)：

时间工具 (Time Tool)： 用于获取当前时间。
天气工具 (Weather Tool)： 用于获取实时天气信息。
计算器工具 (Calculator Tool)： 用于执行简单的数学计算。
维基百科工具 (Wikipedia Tool)： 用于查询维基百科。

代码示例 (简化版):

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import VertexAI
from langchain.utilities import WikipediaAPIWrapper
from langchain.utilities import SerpAPIWrapper  # 或者 GoogleSearchAPIWrapper
from langchain.agents import AgentType

# 1. 定义工具 (Tools)
def get_current_time():
    """获取当前时间"""
    import datetime
    return datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

def search_wikipedia(query):
    """查询维基百科"""
    wikipedia = WikipediaAPIWrapper()
    return wikipedia.run(query)

def calculate(expression):
    """执行简单的数学计算"""
    import operator

    ops = {
        '+' : operator.add,
        '-' : operator.sub,
        '*' : operator.mul,
        '/' : operator.truediv,
    }

    num1, op, num2 = expression.split()
    num1, num2 = int(num1), int(num2)
    return ops[op](num1, num2)

# 2. 创建 LangChain 工具 (Tools) 实例
tools = [
    Tool(
        name="GetCurrentTime",
        func=get_current_time,
        description="获取当前日期和时间。只在需要获取当前日期或时间时使用。"
    ),
    Tool(
        name="SearchWikipedia",
        func=search_wikipedia,
        description="用于查询维基百科。输入应该是一个搜索查询。"
    ),
    Tool(
        name="Calculator",
        func=calculate,
        description="可以执行简单的数学计算。输入应该是一个包含两个数字和一个运算符（+, -, *, /）的表达式，例如：5 + 3"
    )
]

# 3. 初始化 LLM (使用 Vertex AI 替代 Gemini Chat API，因为直接使用 Gemini Chat API 需要特殊配置，Vertex AI更易于演示)
llm = VertexAI(model_name="text-bison")

# 4. 创建 Agent
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)

# 5. 运行 Agent
prompt = "现在几点了？顺便帮我查一下埃隆马斯克是谁？再算一下 5 * 3 等于多少？"
response = agent.run(prompt)

print(response)

代码解释：

定义工具 (Tools)： 我们首先定义了三个 工具 (Tools)，分别是 GetCurrentTime、SearchWikipedia 和 Calculator。每个 工具 (Tool) 都定义了名称、功能函数和描述。描述信息非常重要，因为 Agent 会根据这些描述来选择合适的 工具 (Tools)。
创建 LangChain 工具 (Tools) 实例： 我们使用 Tool 类将这些 工具 (Tools) 封装成 LangChain 可以识别的格式。
初始化 LLM： 我们使用 VertexAI 初始化 LLM，并指定模型为 text-bison。
创建 Agent： 我们使用 initialize_agent 函数创建一个 Agent，指定使用的 工具 (Tools)、LLM 和 Agent 类型。AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION 是一种常用的 Agent 类型，它会根据 工具 (Tools) 的描述来选择合适的 工具 (Tools)。verbose=True 可以打印 Agent 的思考过程，方便调试。
运行 Agent： 我们将用户的问题输入给 Agent，Agent 会自动选择合适的 工具 (Tools) 来完成任务，并将最终的答案返回给用户。

运行结果 (示例)：

> Entering new AgentExecutor chain...
 我需要获取当前时间，然后查询埃隆马斯克的维基百科，最后计算 5 * 3。
Action: GetCurrentTime
Observation: 2023-10-27 10:00:00
Thought: 我现在知道了当前时间。接下来，我需要查询埃隆马斯克的维基百科。
Action: SearchWikipedia
Observation: Page: Elon Musk
Elon Reeve Musk (/ˈiːlɒn/ EE-lon; born June 28, 1971) is a business magnate and investor. He is the founder, chairman, CEO, and CTO of SpaceX; angel investor, CEO, product architect and former chairman of Tesla, Inc.; owner, chairman and CTO of X Corp.; founder of the Boring Company and xAI; and co-founder of Neuralink and OpenAI. With an estimated net worth of around $220 billion as of September 2023, Musk is the world's richest person according to both the Bloomberg Billionaires Index and Forbes's Real Time Billionaires list.
Thought: 我现在知道了埃隆马斯克是谁。接下来，我需要计算 5 * 3。
Action: Calculator
Observation: 15
Thought: 我现在知道了 5 * 3 等于 15。我可以将所有信息整合在一起，生成最终的答案。
Final Answer: 现在是 2023-10-27 10:00:00。埃隆马斯克是一位商业巨头和投资者。他是 SpaceX 的创始人、董事长、CEO 和 CTO；特斯拉公司的天使投资人、CEO、产品架构师和前董事长；X Corp. 的所有者、董事长和 CTO；Boring Company 和 xAI 的创始人；以及 Neuralink 和 OpenAI 的联合创始人。5 * 3 等于 15。

> Finished chain.
现在是 2023-10-27 10:00:00。埃隆马斯克是一位商业巨头和投资者。他是 SpaceX 的创始人、董事长、CEO 和 CTO；特斯拉公司的天使投资人、CEO、产品架构师和前董事长；X Corp. 的所有者、董事长和 CTO；Boring Company 和 xAI 的创始人；以及 Neuralink 和 OpenAI 的联合创始人。5 * 3 等于 15。

从运行结果可以看出，Agent 成功地调用了所有需要的 工具 (Tools)，并将结果整合到最终的答案中。

进阶应用：更复杂的工具和场景

上面的例子只是一个简单的演示。在实际应用中，我们可以使用更复杂的 工具 (Tools)，例如：

数据库查询工具： 用于查询数据库中的数据。
外部 API 调用工具： 用于调用外部 API，例如获取天气信息、翻译文本等。
文件操作工具： 用于读取和写入文件。

我们还可以将 工具调用 (Tool Calling) 应用于更复杂的场景，例如：

智能客服： 通过调用数据库查询工具，可以快速找到用户需要的信息。通过调用外部 API，可以解决用户遇到的问题。
自动报告生成： 通过调用数据分析工具和文件操作工具，可以自动生成各种报告。
自动化工作流： 通过调用各种 API，可以实现各种自动化工作流，例如自动发送邮件、自动更新数据库等。

工具调用的挑战与未来

工具调用 (Tool Calling) 虽然强大，但也面临着一些挑战：

工具选择的准确性： Agent 如何准确地选择合适的 工具 (Tools)？
工具执行的安全性： 如何保证 工具 (Tools) 执行的安全性，防止恶意攻击？
工具的可用性： 如何保证 工具 (Tools) 的可用性，避免出现 工具 (Tools) 无法使用的情况？
工具的开发与维护： 开发和维护大量 工具 (Tools) 需要投入大量的人力物力。

未来，工具调用 (Tool Calling) 将朝着以下方向发展：

更智能的工具选择算法： 利用更先进的机器学习算法，提高 工具 (Tools) 选择的准确性。
更安全的工具执行机制： 引入更严格的权限控制和沙箱机制，保证 工具 (Tools) 执行的安全性。
更便捷的工具开发和管理平台： 提供更便捷的 工具 (Tools) 开发和管理平台，降低 工具 (Tools) 开发和维护的成本。
更广泛的应用场景： 工具调用 (Tool Calling) 将被应用于更多领域，例如医疗、金融、教育等。

结论：开启大模型应用的新篇章

工具调用 (Tool Calling) 是大模型技术发展的重要里程碑。它打破了 LLM 只能生成文本的局限，赋予了 LLM 超越文本生成的强大能力。通过结合 LangChain 框架和 Google 的 Gemini Chat API，我们可以轻松地构建出功能强大的 工具调用 (Tool Calling) 应用，解决实际问题，提升工作效率。尽管 工具调用 (Tool Calling) 还面临着一些挑战，但随着技术的不断发展，相信 工具调用 (Tool Calling) 将会开启大模型应用的新篇章，为我们的生活和工作带来更多的便利。理解并掌握 工具调用 (Tool Calling) 的原理与实践，对于每一个致力于大模型应用开发的工程师而言，都至关重要。让我们一起拥抱 工具调用 (Tool Calling)，探索大模型技术的无限可能！

大模型工具调用 (Tool Calling) 原理与 LangChain + Gemini Chat API 实战