在AI技术的不断发展中，增强模型的功能一直是研究和开发的重点。OllamaFunctions是一个实验性的封装器，它为不具备原生工具调用能力的模型增加了该功能。虽然Ollama发展出了支持工具调用的主流集成，但对于希望探索实验性功能的开发者，OllamaFunctions依然提供了有价值的尝试空间。本文将通过代码示例，展示如何使用这一封装器实现工具调用。

技术背景介绍

OllamaFunctions旨在为模型增加工具调用支持，使得复杂的方案和多功能应用更为容易。尽管更强大和更具能力的模型会在复杂模式下表现更佳，我们仍可以通过这个封装器和phi3等模型进行实验。

核心原理解析

OllamaFunctions通过格式为JSON的输入配置实现工具调用。它允许开发者将Pydantic类、字典模式、LangChain工具或函数作为工具传递给模型。

代码实现演示

首先，我们需要安装 langchain-experimental 包：

%pip install -qU langchain-experimental

然后，我们可以实例化OllamaFunctions并进行工具调用：

from langchain_experimental.llms.ollama_functions import OllamaFunctions
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

# 实例化模型
llm = OllamaFunctions(model="phi3")

# 定义一个获取天气的工具
class GetWeather(BaseModel):
    """获取指定位置的当前天气"""
    location: str = Field(..., description="城市和州，例如：San Francisco, CA")

# 绑定工具
llm_with_tools = llm.bind_tools([GetWeather])

# 使用工具进行查询
ai_msg = llm_with_tools.invoke("what is the weather like in San Francisco")
# 获取工具调用信息
tool_calls = ai_msg.tool_calls

在这里，GetWeather工具被绑定到模型实例llm_with_tools上，并通过调用获取天气信息。

应用场景分析

这种工具调用能力可以用于多种场景，例如天气查询、翻译服务、甚至是复杂的数据处理任务。这对于需要实时或动态数据的应用尤为重要。

实践建议

• 在实际应用中选择更具能力的模型以提高复杂任务的表现。
• 使用结构化输出和工具调用可以大大增强模型的实用性和扩展能力。
• 在开发时，多对比不同模型的性能，以优化设计。

结束语：

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