之前展示过我自己搞的智能助手【奥特曼】，他可以打开本机的软件工具，可以联网查询天气，可以控制我的小米电视，还可以调用外部接口完成写论文存储到固定位置等任务，那这部分具体是怎么做的，哈哈其实核心就是 大模型+agent tool，本次就给大家分享一下这个部分，还没有看过我的智能助手的可以看一下如下视频
背景介绍
起初只是想搞一个语音助手，就是根据用户的语音输入，给出反馈，后来逐步完善成可以调用各种工具的智能体了，后续还在不断完善，过段时间会开源，^_^
工具使用
很多大模型都有调用工具函数的能力，但是确实效果差距有点大，我测试了多个大模型，最后发现，llama3.1，gemma2效果是最好的，本次实验，大模型就是使用的llama3.1，工具封装使用的langchain_experimental这个包，这个包可以基于大模型封装各种tool，以供大模型去识别调用，执行你设定的任务，还可以传递参数。
具体流程
首先构造工具函数和确定参数，这里以打开 浏览器的function为例：
首先需要找到浏览器exe的路径如下：
在浏览器的图标上右击，点击【打开文件所在位置】，然后，如下
在打开的位置中，右击浏览器图标，点击【复制文件地址】，这样你就得到了exe的地址
"C:\Users\Administrator\AppData\Local\Google\Chrome\Application\chrome.exe"
这个在构造函数时使用。
定义从ollama的接口获取大模型，这里使用的langchain_experimental包中的OllamaFunctions函数，这个是使用大模型调用工具的函数
model_tool = OllamaFunctions(model='llama3.1:8b', base_url='http://localhost:11434', format='json')
构造调用函数：这里要构造一个可以调用exe文件的函数，我们使用os的调用系统命令的方式去运行exe
os.startfile(r"C:\Users\Administrator\AppData\Local\Google\Chrome\Application\chrome.exe")
这个地方很简答，当然你也可以 使用其他python内置方式去调用exe，这里为了更具通用性，也就是当你调用工具时都走这个函数，我们需要给函数传递一个参数，用来识别我们是对什么工具进行操作，具体函数如下：
def open_tool(name):
if name == "音乐播放器":os.startfile(r"C:\Program Files\NetEase\CloudMusic\cloudmusic.exe")elif name == "录屏程序":# 需要启动的 Python 脚本路径script_path = r'F:/alloy-voice-assistant-main/luping_tool_2.py >> lp.log 2>&1 &' python_p = "D:/anaconda3/python.exe"# 使用 os.system 在后台启动进程os.system(f'start /B {python_p} {script_path}')return name+"已打开,并缩小到任务栏中了"elif name == "微软浏览器":os.startfile(r"C:\Program Files (x86)\Microsoft\Edge\Application\msedge.exe")else:os.startfile(r"C:\Users\Administrator\AppData\Local\Google\Chrome\Application\chrome.exe")
return name+"已打开"
我这里只集成了四个工具，你也可以集成更多进来。
业务处理函数映射，方便后续调用
fn_map = {'open_tool':open_tool}这里是为了后边调用时更方便使用string类型确定fun。
通过业务处理函数描述，把业务函数绑定到大模型上
llm_with_tool = model_tool.bind_tools( tools=[{'name': 'open_tool','description': '根据用户的命令打开音乐播放器、录屏程序、微软浏览器或谷歌浏览器','parameters': {'type': 'object','properties': {'name': {'type': 'string','description': '支持 录屏程序,音乐播放器目前仅支持 网易音乐播放器，浏览器的名字,目前仅支持 微软浏览器、谷歌浏览器',}},'required': ['name'],},}])讲解一下这个绑定方式，这个主要是OllamaFunctions的绑定工具到大模型的方式，首先tools中可以定义多个工具，每个工具以自定格式进行书写；具体到工具参数
name：这里填写工具的名称，和映射中的一直，不可以和其他重复
description：这里是一段自然语言描述，描述本工具的作用
parameters：这个是参数定义，就是你调用工具函数时传递的参数，这里可以是多个参数，每个参数是一个字典形式，放在properties中，其中 required 是参数名字，多个参数时，就罗列多个在一个list中。
好了这样一个agent tool的定义就完成了，下面进行调用
调用代码如下
def chat_handler(chat_str):print("====================")print(f"user: {chat_str}")print("--------------------")ai_msg = llm_with_tool.invoke(chat_str)print(ai_msg.tool_calls)if ai_msg.tool_calls:fn_name = ai_msg.tool_calls[0]['name']fn_param = ai_msg.tool_calls[0]['args']print("ai:......")print(f"调用函数:{fn_name},参数:{fn_param}")res = fn_map[fn_name](**fn_param)return reselse:return ai_msg.content
大模型处理输入并确定需要调用的业务函数，并实际调用业务函数
这里讲解一下调用原理，大模型结合工具的描述和用户的输入进行匹配，如果有参数，会解析参数出来，然后去调用对应tool，如果没有匹配上任何tool，就会按照用户直接和llm对话的方式去返回结果，这样不至于硬性匹配所谓最相似的工具。
粤ICP备14082021号
免费POC，
零成本试错
