【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章（理解Function Calling）多函数注册与智能调度？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章（理解Function Calling）多函数注册与智能调度？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章（理解Function Calling）多函数注册与智能调度？

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前言

在 RAG（Retrieval-Augmented Generation）+ Function Calling 系统中，多函数注册与智能调度 是实现复杂任务自动化的核心能力之一，尤其适用于智能客服、金融分析、科研问答等多功能场景。LangChain 提供了完整支持，包括函数的结构化注册、动态选择和上下文智能调度。

🧠 什么是多函数注册与智能调度？

• 多函数注册：系统可预先注册多个功能模块（函数），如天气查询、数据库查找、股票价格、文档检索等。
• 智能调度：大模型根据用户的自然语言意图，自动决定调用哪个函数、使用哪些参数，并可能串联多个函数完成复杂任务。

✅ 示例场景：智能助理同时支持日程查询、天气预报与知识库问答

1️⃣ 注册多个函数

from langchain.tools import tool
from pydantic import BaseModel

# 日程查询函数
class CalendarInput(BaseModel):
    user: str

@tool(args_schema=CalendarInput)
def check_schedule(user: str):
    return f"{user} has a meeting at 10 AM."

# 天气查询函数
class WeatherInput(BaseModel):
    city: str

@tool(args_schema=WeatherInput)
def get_weather(city: str):
    return f"The current weather in {city} is sunny, 25°C."

# 知识库问答函数（调用向量数据库）
@tool
def search_knowledge(query: str):
    return f"Searching knowledge base for: {query}"

2️⃣ 初始化 LangChain Function Agent

from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)

tools = [check_schedule, get_weather, search_knowledge]

agent = initialize_agent(
    tools=tools,
    llm=llm,
    agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS,
    verbose=True
)

3️⃣ 智能调度演示

query = "我今天有没有会议？另外，帮我查查北京天气，再找一下关于“向量数据库”的知识。"
response = agent.run(query)
print(response)

🧠 GPT-4 会自动触发以下顺序：

• 调用 check_schedule(user="我")
• 调用 get_weather(city="北京")
• 调用 search_knowledge(query="向量数据库")

无需手动解析意图或写调度逻辑，智能体会根据上下文生成调用计划！

🔄 多函数串联调度（例子）

你也可以用 LangGraph（LangChain Multi-Agent 编排工具）实现：

"""
如用户说：“明天北京的天气怎么样？如果合适我想去爬山，顺便查下相关装备推荐。”

系统串联调用：
1. 天气函数 → 判断天气
2. 若合适 → 爬山建议函数
3. 爬山建议函数 → 搜索装备信息
"""

✅ 稳定性与扩展建议

📦 总结

多函数注册与智能调度，为大模型 Agent 打开了“可执行能力”的大门，具备以下核心优势：

• ✅ 自动理解自然语言 → 自动选择对应函数
• ✅ 多任务串联 → 支持复杂流程
• ✅ 动态参数构建 → 高自由度问答接口
• ✅ 强鲁棒性 → 错误处理与类型校验结合