工具#
學習如何將 LLM 與外部工具連接起來。
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透過 tools 功能，您可以讓您的模型使用外部工具。
就像 OpenAI 的 Function calling API 一樣，你可以定義帶有參數的函式，並讓模型動態選擇要呼叫哪個函式以及傳遞給它什麼參數。
這是調用函數的一般過程：
請提交一個查詢，詳細說明函數、它們的參數及描述。
LLM 決定是否啟動功能。如果選擇不啟動，它會用日常語言回覆，要麼基於其內在理解提供解決方案，要麼詢問有關查詢和工具使用的進一步細節。在決定使用工具時，它會推薦適合的 API 和 JSON 格式的使用說明。
接下來，你在應用程式中實現 API 呼叫，並將返回的回應傳送給 LLM 進行結果分析，然後繼續執行下一步操作。
目前沒有為 tools 功能實作專用的 API 端點。它必須與 Chat API 結合使用。
支援的模型列表#
Xinference 支援以下模型使用 tools 功能：
快速入門#
Chat API 中的可選參數 tools 可用於提供函式規範。其目的是使模型能夠生成符合所提供規範的函式參數。
使用 OpenAI 客戶端的範例#
import openai
client = openai.Client(
api_key="cannot be empty",
base_url="http://<XINFERENCE_HOST>:<XINFERENCE_PORT>/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="<MODEL_UID>",
messages=[{
"role": "user",
"content": "Call me an Uber ride type 'Plus' in Berkeley at zipcode 94704 in 10 minutes"
}],
tools=[
{
"type": "function",
"function": {
"name": "uber_ride",
"description": "Find suitable ride for customers given the location, "
"type of ride, and the amount of time the customer is "
"willing to wait as parameters",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"loc": {
"type": "int",
"description": "Location of the starting place of the Uber ride",
},
"type": {
"type": "string",
"enum": ["plus", "comfort", "black"],
"description": "Types of Uber ride user is ordering",
},
"time": {
"type": "int",
"description": "The amount of time in minutes the customer is willing to wait",
},
},
},
},
}
],
)
print(response.choices[0].message)
輸出結果是：
{
"role": "assistant",
"content": null,
"tool_calls": [
"id": "call_ad2f383f-31c7-47d9-87b7-3abe928e629c",
"type": "function",
"function": {
"name": "uber_ride",
"arguments": "{\"loc\": 94704, \"type\": \"plus\", \"time\": 10}"
}
],
}
使用 Anthropic 客戶端的範例#
import anthropic
import json
import uuid
client = anthropic.Anthropic(
api_key="cannot be empty",
base_url="http://localhost:9997"
)
response = client.messages.create(
model="qwen3",
max_tokens=1024,
messages=[
{
"role": "user",
"content": "What's the weather like in Beijing?"
}
],
tools=[
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Get weather information for a city",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {
"type": "string",
"description": "The city name",
},
},
"required": ["city"]
},
},
}
],
tool_choice={"type": "auto"}
)
輸出結果是：
{
"role": "assistant",
"content": null,
"tool_calls": [
"id": "call_26884d11-ff6b-48fb-ada7-734f3fd0dfcc",
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"arguments": "{\"city\": \"Beijing\"}"
}
],
}
備註
如果 LLM 使用了工具調用，完成原因將是 tool_calls 。否則，它將是預設的完成原因。
備註
API 本身不會執行任何函式呼叫。開發者需要使用模型輸出來執行函式呼叫。
你可以在教程筆記本中找到更多關於 tools 能力的範例。
函數呼叫
學習一個完整的範例，展示函數呼叫的過程。