Function Calling 函数调用

小王不爱笑263

730人浏览 · 2026-02-24 15:19:07

小王不爱笑263 · 2026-02-24 15:19:07 发布

一、核心概念

Function Calling（也叫 Tools 工具调用）是 LangChain4j 中让大语言模型（LLM）调用外部工具 / 函数的能力，用于弥补 LLM 本身的短板（如数学运算、数据查询、业务系统对接等）。核心逻辑：LLM 分析用户问题 → 判断是否需要调用工具 → 自动组装参数调用工具 → 获取工具返回结果 → 整理成自然语言回复用户。

二、入门案例：数学计算工具

以 “大模型不擅长数学运算，调用自定义计算器工具” 为例，完整实现步骤如下：

2.1 1. 创建工具类（标注 @Tool 注解）

工具类中的方法通过 @Tool 注解标记为可被 LLM 调用的工具，支持静态 / 非静态方法、任意访问权限，可注入 Spring 容器（@Component）。

package com.atguigu.java.ai.langchain4j.tools;

import dev.langchain4j.agent.tool.P;
import dev.langchain4j.agent.tool.Tool;
import dev.langchain4j.agent.tool.ToolMemoryId;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * 计算器工具类（演示Function Calling核心用法）
 */
@Component // 注入Spring容器，方便后续配置
public class CalculatorTools {

    // 基础版工具方法
    @Tool // 标记为工具方法，默认使用方法名作为工具名称
    double sum(double a, double b) {
        System.out.println("调用加法运算");
        return a + b;
    }

    @Tool
    double squareRoot(double x) {
        System.out.println("调用平方根运算");
        return Math.sqrt(x);
    }

    // 进阶版：带注解增强的工具方法（推荐）
    @Tool(
        name = "加法",          // 自定义工具名称（替代默认方法名）
        value = "返回两个参数相加之和" // 工具描述，帮助LLM理解用途
    )
    double sumEnhance(
        @ToolMemoryId int memoryId, // 绑定会话记忆ID，区分不同用户/会话
        @P(value="加数1", required = true) double a, // 参数描述+必填校验
        @P(value="加数2", required = true) double b
    ) {
        System.out.println("调用加法运算 " + memoryId);
        return a + b;
    }

    @Tool(
        name = "平方根",
        value = "返回给定参数的平方根"
    )
    double squareRootEnhance(
        @ToolMemoryId int memoryId, 
        @P(value="被开方数", required = true) double x
    ) {
        System.out.println("调用平方根运算 " + memoryId);
        return Math.sqrt(x);
    }
}

2.2 2. 配置 AI 服务（绑定工具类）

在 @AiService 注解中通过 tools 属性指定要绑定的工具类（Spring Bean 名称），使 LLM 能调用该工具类的方法。

java

运行

import dev.langchain4j.service.AiService;
import static dev.langchain4j.service.spring.AiServiceWiringMode.EXPLICIT;

/**
 * 绑定工具的AI服务接口
 */
@AiService(
    wiringMode = EXPLICIT,
    chatModel = "qwenChatModel",       // 指定使用的大模型（如通义千问）
    chatMemoryProvider = "chatMemoryProvider", // 会话记忆提供者
    tools = "calculatorTools"          // 绑定计算器工具类（Spring Bean名称）
)
public interface SeparateChatAssistant {
    // 核心聊天方法（带会话记忆）
    String chat(@MemoryId int memoryId, @UserMessage String userMessage);
}

2.3 3. 测试工具调用

通过测试类验证 LLM 能否自动识别并调用工具完成数学运算。

package com.atguigu.java.ai.langchain4j;

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

@SpringBootTest
public class ToolsTest {

    @Autowired
    private SeparateChatAssistant separateChatAssistant;

    @Test
    public void testCalculatorTools() {
        // 用户提问：包含加法和平方根运算
        String answer = separateChatAssistant.chat(1, "1+2等于几，475695037565的平方根是多少？");
        // 预期输出：3，689706.4865（LLM调用工具计算后整理的结果）
        System.out.println(answer);
    }

    @Test
    public void testCalculatorToolsEnhance() {
        // 调用带@ToolMemoryId和@P的工具方法
        String answer = separateChatAssistant.chat(2, "5+8等于几，100的平方根是多少？");
        // 控制台会打印：调用加法运算 2 → 调用平方根运算 2
        System.out.println(answer); // 预期输出：13，10
    }
}

2.4 4. 工具调用流程解析

flowchart TD
    A[用户提问] --> B[构造UserMessage发送给LLM]
    B --> C[LLM分析问题：需要调用工具]
    C --> D[生成ToolExecutionRequests：组装参数调用对应工具方法]
    D --> E[工具方法执行（如sum/平方根），返回结果]
    E --> F[构造ToolExecutionResultMessage发送给LLM]
    F --> G[LLM整理工具结果，生成自然语言回复]
    G --> H[返回AiMessage给用户]

关键消息类型：

SystemMessage：系统提示词（定义 AI 角色）；
UserMessage：用户提问；
AiMessage（工具调用请求）：包含 toolExecutionRequests，告知要调用的工具和参数；
ToolExecutionResultMessage：工具执行结果；
AiMessage（最终回复）：LLM 基于工具结果整理的自然语言答案。

三、核心注解详解

3.1 1. @Tool 注解（标记工具方法）

用于标记可被 LLM 调用的方法，可选字段：

表格

字段	作用	默认值
name	工具名称，帮助 LLM 识别工具用途	方法名
value	工具描述，详细说明工具功能，推荐必写（提升 LLM 调用准确性）	空字符串

3.2 2. @P 注解（标记工具方法参数）

用于描述工具方法的参数，帮助 LLM 理解参数含义并正确传参，必填字段为 value：

表格

字段	作用	默认值
value	参数描述（如 “加数 1”“被开方数”），必填	-
required	标记参数是否为必需项，LLM 会校验必填参数是否缺失	true

3.3 3. @ToolMemoryId 注解（绑定会话记忆 ID）

作用：将 AI 服务方法中 @MemoryId 注解的参数值，自动传递给工具方法的 @ToolMemoryId 参数；
适用场景：多用户 / 多会话场景，在工具方法中区分不同用户的会话，例如记录日志、隔离数据等；
使用条件：AI 服务方法必须有 @MemoryId 参数，工具方法才能使用 @ToolMemoryId。

四、硅谷小智集成工具调用（扩展）

结合之前的 “硅谷小智” 医疗客服场景，可通过 Function Calling 对接真实业务系统：

// 挂号工具类
@Component
public class RegistrationTools {

    @Tool(
        name = "查询号源",
        value = "根据科室和日期查询协和医院的挂号号源情况"
    )
    String queryRegistrationSource(
        @ToolMemoryId Long memoryId,
        @P(value="科室名称", required = true) String department,
        @P(value="预约日期", required = true) String date
    ) {
        // 对接医院挂号系统，查询号源
        return "消化内科2025-04-14上午剩余号源：5个，下午剩余号源：8个😜";
    }

    @Tool(
        name = "预约挂号",
        value = "为用户预约协和医院指定科室、日期、时间的号源"
    )
    String register(
        @ToolMemoryId Long memoryId,
        @P(value="姓名", required = true) String name,
        @P(value="身份证号", required = true) String idCard,
        @P(value="科室名称", required = true) String department,
        @P(value="预约日期", required = true) String date,
        @P(value="预约时间", required = true) String time,
        @P(value="医生姓名", required = false) String doctor
    ) {
        // 对接医院挂号系统，执行预约逻辑
        return "已为" + name + "预约" + date + time + department + doctor + "的号源✅，请携带身份证就诊！";
    }
}

// 小智AI服务绑定挂号工具
@AiService(
    wiringMode = EXPLICIT,
    chatModel = "qwenChatModel",
    chatMemoryProvider = "chatMemoryProviderXiaozhi",
    tools = {"registrationTools"} // 绑定挂号工具类
)
public interface XiaozhiAgent {
    String chat(@MemoryId Long memoryId, @UserMessage String userMessage);
}

// 测试
@Test
public void testRegistrationTool() {
    String answer = xiaozhiAgent.chat(1L, "帮我查一下消化内科2025-04-14的号源");
    System.out.println(answer); // 输出工具返回的号源信息
}