在Ollama项目中实现AI工具调用的完整流程解析

在AI应用开发中，如何让大语言模型(LLM)与外部工具进行交互是一个关键技术点。本文将以Ollama项目为例，详细介绍从工具调用到结果返回的完整实现流程。

工具调用请求的构建

首先需要正确构建工具调用的请求格式。以查询天气为例，请求应包含以下关键元素：

1. 模型指定：明确使用的AI模型版本
2. 用户消息：包含用户原始查询内容
3. 工具定义：详细描述工具的功能和参数要求

一个规范的天气查询请求示例如下：

{
  "model": "llama3.2:3b",
  "messages": [
    {
      "content": "What is the temperature in Suzhou and Beijing today?",
      "role": "user"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "getWeather",
        "description": "Get the weather for a city",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "required": ["city"],
          "properties": {
            "city": {
              "type": "string",
              "description": "The city name"
            }
          }
        }
      }
    }
  ]
}

AI模型的工具调用响应

当AI模型接收到包含工具定义的请求后，会分析用户意图并生成工具调用指令。响应中会包含：

• 工具调用列表
• 每个调用的具体参数
• 调用状态信息

典型响应格式：

{
  "message": {
    "role": "assistant",
    "tool_calls": [
      {
        "function": {
          "name": "getWeather",
          "arguments": {
            "city": "Suzhou"
          }
        }
      },
      {
        "function": {
          "name": "getWeather",
          "arguments": {
            "city": "Beijing"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

工具执行与结果返回

开发者需要执行实际工具调用，并将结果按照特定格式返回给AI模型。关键点包括：

1. 执行工具：根据调用指令执行相应功能
2. 结果格式化：将执行结果转为JSON字符串
3. 消息构建：使用"tool"角色创建返回消息

完整对话上下文示例：

{
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "查询苏州和北京的气温"},
    {
      "role": "assistant",
      "tool_calls": [
        {"function": {"name": "getWeather", "arguments": {"city": "Suzhou"}}},
        {"function": {"name": "getWeather", "arguments": {"city": "Beijing"}}}
      ]
    },
    {
      "role": "tool",
      "name": "getWeather",
      "content": "{\"city\":\"Suzhou\",\"temperature\":20}"
    },
    {
      "role": "tool",
      "name": "getWeather",
      "content": "{\"city\":\"Beijing\",\"temperature\":15}"
    }
  ]
}

最佳实践建议

1. 工具定义规范化：确保工具描述清晰，参数定义完整
2. 结果格式一致性：保持返回数据结构与工具定义一致
3. 错误处理机制：考虑工具调用失败时的回退方案
4. 性能优化：对于批量工具调用，考虑并行执行

通过以上流程，开发者可以构建出能够与外部工具无缝交互的AI应用，大大扩展了大语言模型的实际应用能力。