ChatGLM3调用工具 Demo_chatglm3 tool

前言：在ChatGLM3-6B模型中，我们调用了tool工具（ChatGLM3-6B-Base,ChatGLM3-6B-32K没有调用tool功能），这里我们进行简单的demo。

如何制作tools(下列代码中有两个tool:“track”,“text-to-speech”):

tools = [
    {
        "name": "track",
        "description": "追踪指定股票的实时价格",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "symbol": {
                    "description": "需要追踪的股票代码"
                }
            },
            "required": ['symbol']
        }
    },
    {
        "name": "text-to-speech",
        "description": "将文本转换为语音",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "text": {
                    "description": "需要转换成语音的文本"
                },
                "voice": {
                    "description": "要使用的语音类型（男声、女声等）"
                },
                "speed": {
                    "description": "语音的速度（快、中等、慢等）"
                }
            },
            "required": ['text']
        }
    }
]
system_info = {"role": "system", "content": "Answer the following questions as best as you can. You have access to the following tools:", "tools": tools}
'
运行
运行

tools参数解释：

"name"：为tool工具名；

"description"：对工具的作用进行描述；

"parameters"：

        "type"：默认为"object";

        "properties":在此定义工具的属性以及对属性值的描述;

        "required": 需要返回的属性;

加载模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_model", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("path_to_model", trust_remote_code=True, device='cuda')
model = model.eval()

在调用模型时，我们的query和tool相关时，模型会自动调用tool并反馈：

history = [system_info]
query = "帮我查询股票10111的价格"
response, history = model.chat(tokenizer, query, history=history)
print(response)

response输出为{'name': 'track', 'parameters': {'symbol': '10111'}} #模型的反馈 

这里result模拟的是外部的反馈数据，将反馈和history一起传递给模型

(这里 role="observation" 表示输入的是工具调用的返回值而不是用户输入，不能省略。)

import json
result = json.dumps({"price": 12412}, ensure_ascii=False)
response, history = model.chat(tokenizer, result, history=history, role="observation")
print(response)

这是repsonse的值

“根据您的查询，我已经成功调用了追踪股票价格的API，并返回了股票代码为10111的实时股价。根据API调用结果，当前股票的价格为12412元。希望这个信息对您有所帮助！ ”