Semantic Kernel项目中Mistral-Large-2411模型函数调用问题的分析与解决

在Semantic Kernel项目中使用Mistral-Large-2411模型进行函数调用时，开发者可能会遇到一个常见但令人困惑的问题。本文将从技术角度深入分析这一问题的根源，并提供详细的解决方案。

问题现象

当开发者尝试使用Mistral-Large-2411模型进行函数调用模拟时，会遇到一个错误提示："Unexpected role 'user' after role 'tool'"。这个错误表明模型在处理消息序列时遇到了不符合预期的角色顺序。

有趣的是，同样的代码在使用GPT-4o-mini模型时却能正常工作，这暗示了不同模型对消息序列的处理存在差异。

技术背景

在对话式AI系统中，消息序列通常遵循特定的角色转换规则。标准的对话流程应该是：

1. 用户发起请求（USER角色）
2. 助手响应（ASSISTANT角色）
3. 工具执行并返回结果（TOOL角色）
4. 助手给出最终回答（ASSISTANT角色）

Mistral-Large-2411模型对这条规则执行得更为严格，而某些其他模型（如GPT-4o-mini）则可能更加宽松，允许跳过某些步骤。

问题根源分析

通过深入分析，我们发现问题的核心在于消息序列的构建方式。原始代码中，在TOOL角色消息之后直接添加了USER角色的消息，这违反了Mistral-Large-2411模型预期的对话流程。

具体来说，错误出现在以下情况：

1. 先添加了ASSISTANT角色的函数调用
2. 然后添加了TOOL角色的函数结果
3. 最后直接添加了USER角色的新消息

这种序列跳过了ASSISTANT角色的中间响应，导致模型无法正确处理。

解决方案

正确的做法是确保对话序列完整且符合模型预期。以下是修正后的关键代码片段：

# 正确的消息序列构建
chat_history.add_message(
    ChatMessageContent(
        role=AuthorRole.USER,
        items=[TextContent(text="list all unique allergens")]
    )
)

chat_history.add_message(
    ChatMessageContent(
        role=AuthorRole.ASSISTANT,
        items=[
            FunctionCallContent(name="get_user_allergies-User", id="123456789", arguments=str({"username": "laimonisdumins"})),
            FunctionCallContent(name="get_user_allergies-User", id="223456789", arguments=str({"username": "emavargova"}))
        ]
    )
)

chat_history.add_message(
    ChatMessageContent(
        role=AuthorRole.TOOL,
        items=[
            FunctionResultContent(name="get_user_allergies-User", id="123456789", result="{ \"allergies\": [\"peanuts\", \"gluten\", \"eggs\"] }")
        ]
    )
)

chat_history.add_message(
    ChatMessageContent(
        role=AuthorRole.TOOL,
        items=[
            FunctionResultContent(name="get_user_allergies-User", id="223456789", result="{ \"allergies\": [\"dairy\", \"gluten\"] }")
        ]
    )
)

最佳实践建议

1. 完整的对话序列：始终确保对话序列包含所有必要的角色转换步骤，特别是在使用严格遵循协议的大模型时。

2. 模型特性了解：不同的大模型对输入格式和序列可能有不同的要求，使用前应充分了解目标模型的特性。

3. 错误处理：在代码中添加适当的错误处理逻辑，捕获并处理模型返回的特定错误信息。

4. 测试验证：在切换不同模型时，进行充分的测试验证，确保功能一致性。

总结

在Semantic Kernel项目中使用Mistral-Large-2411等大模型时，理解并遵循其预期的消息序列规则至关重要。通过构建符合规范的完整对话序列，可以避免类似"Unexpected role"错误的发生，确保函数调用功能的正常运作。这一经验也提醒我们，在使用不同AI模型时，需要关注它们各自的实现细节和特殊要求。