langchain强制调用函数

在 LangChain 中，bind_functions 和 function_call 是用于与模型（如 OpenAI 的 GPT 系列）交互时，绑定自定义函数和控制函数调用行为的功能。以下是它们的详细解释：

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1. bind_functions

bind_functions 是 LangChain 中用于将自定义函数绑定到模型的一个方法。通过绑定函数，模型可以在生成响应时调用这些函数来完成特定任务。

功能：

• 绑定自定义函数：将一个或多个函数绑定到模型，使模型能够在需要时调用这些函数。
• 增强模型能力：通过绑定函数，模型可以执行超出其语言生成能力的任务，例如查询数据库、调用 API、执行计算等。

使用场景：

• 当模型需要动态调用外部工具或函数来完成任务时。
• 例如，绑定一个函数来查询数据库、获取实时数据或执行复杂的逻辑。

示例：

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain# 定义一个自定义函数
def get_weather(location: str):return f"The weather in {location} is sunny."# 将函数绑定到模型
chain = LLMChain(llm=_get_llm("gpt-4o").bind_functions(functions=[get_weather]),prompt=ChatPromptTemplate.from_template("What is the weather in {location}?")
)# 调用链
response = chain.run({"location": "New York"})
print(response)

在这个例子中，get_weather 函数被绑定到模型，模型可以调用它来获取天气信息。

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2. function_call

function_call 是一个参数，用于控制模型是否调用绑定的函数以及如何调用它们。

功能：

• 控制函数调用行为：指定模型是否应该调用绑定的函数。
• 明确调用的函数：可以通过 function_call 参数指定模型调用哪个函数。
• 支持自动调用：如果设置为 "auto"，模型会根据上下文自动决定是否调用函数。

参数值：

• "auto"：模型根据上下文自动决定是否调用函数。
• "none"：模型不会调用任何函数。
• "function_name"：明确指定调用的函数名称。

使用场景：

• 当需要精确控制模型的函数调用行为时。
• 例如，强制模型调用特定函数来完成任务。

示例：

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain# 定义一个自定义函数
def get_weather(location: str):return f"The weather in {location} is sunny."# 将函数绑定到模型，并指定函数调用行为
chain = LLMChain(llm=_get_llm("gpt-4o").bind_functions(functions=[get_weather],function_call="get_weather"  # 强制调用 get_weather 函数),prompt=ChatPromptTemplate.from_template("What is the weather in {location}?")
)# 调用链
response = chain.run({"location": "New York"})
print(response)

在这个例子中，function_call="get_weather" 强制模型调用 get_weather 函数，而不是让模型自动决定。

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总结：

• bind_functions：用于将自定义函数绑定到模型，使模型能够调用这些函数。
• function_call：控制模型是否调用绑定的函数，以及调用哪个函数。

通过结合使用这两个功能，可以增强模型的能力，使其能够动态调用外部工具或函数来完成复杂任务。