千问Function Calling功能使用指南及应用场景

通义千问的Function Calling功能让大模型从被动回答跃升为主动执行者，通过五步标准化流程（定义JSON Schema工具、传入tools参数、解析tool_calls、注入tool消息、二次调用生成答案），即可无缝对接天气查询、数据库检索、Python计算、网络搜索乃至IoT设备控制等真实场景，真正实现“所想即所得”的智能交互体验——不再只是聊天，而是帮你做事。

如果您希望通义千问模型能主动调用外部工具完成实时任务，例如查询天气、获取时间或执行计算，则需正确配置并触发其 Function Calling 能力。以下是实现该能力的具体步骤：

一、定义工具函数与 JSON Schema

Function Calling 的前提是向模型明确声明可用工具的名称、用途及参数结构，模型据此判断是否调用以及如何填充参数。工具描述必须以标准 JSON Schema 格式提供，包含 type、function.name、function.description 和 function.parameters 四个核心字段。

1、编写工具定义字典，例如定义一个天气查询函数：{"type": "function", "function": {"name": "get_weather", "description": "获取指定城市当前天气", "parameters": {"type": "object", "properties": {"location": {"type": "string", "description": "城市名称，如北京、上海"}, "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"], "default": "celsius"}}, "required": ["location"]}}}

2、确保 parameters 中的 properties 严格匹配实际函数接收的参数类型，如 location 必须为 string 类型。

3、在 required 字段中显式列出必填参数，避免模型遗漏关键输入。

二、构造带工具描述的提示词

模型需在推理时同时看到用户问题和全部可选工具的完整描述，才能做出准确调用决策。提示词中必须将 tools 列表作为独立参数传入 API 请求，不可仅在 system message 中文字描述工具功能。

1、组织 messages 列表，至少包含 system 角色（说明任务目标）和 user 角色（提出自然语言请求）。

2、在调用 client.chat.completions.create 时，将 tools 参数设为上一步定义的工具列表。

3、设置 response_format={"type": "json_object"} 强制模型输出 JSON 格式，防止自由文本干扰解析。

三、解析并执行模型返回的调用指令

当模型判定需要调用工具时，会返回 content 为空、tool_calls 字段非空的响应。该字段包含 name 和 arguments 两个关键信息，应用程序需提取后执行本地函数。

1、检查 response.choices[0].message.tool_calls 是否存在且不为空。

2、遍历 tool_calls 列表，读取每个调用的 function.name 以匹配预注册的工具。

3、使用 json.loads 解析 function.arguments 字符串，并将其作为关键字参数传入对应函数。

四、将工具结果注入上下文并二次调用模型

工具执行完毕后，原始 JSON 响应需以特定格式回填至 messages 中，作为模型生成最终自然语言回答的依据。

1、构造一条 role="tool" 的消息，其中 content 为工具函数的原始返回值，tool_call_id 与原 tool_calls 中对应项一致。

2、将该消息追加到原 messages 列表末尾。

3、再次调用 client.chat.completions.create，不传入 tools 参数，仅使用更新后的 messages 获取最终自然语言回复。

五、应用场景示例

Function Calling 让模型从“回答者”转变为“执行者”，适用于需实时性、操作性或专业计算能力的任务场景。

1、实时数据查询：用户询问“杭州现在气温多少？”，模型自动调用 get_weather(location="杭州") 并整合结果作答。

2、数据库检索：用户提问“上季度销售额最高的产品是什么？”，模型调用 query_sales_db(time_range="2026-Q1") 获取结构化数据。

3、Python 脚本执行：用户要求“计算 sin(π/4) + log10(100)”，模型调用 execute_python(code="import math; math.sin(math.pi/4) + math.log10(100)") 返回数值结果。

4、搜索引擎调用：用户问“2026年5月中国有哪些重大科技发布？”，模型调用 search_web(query="2026年5月 中国 科技发布") 获取最新网页摘要。

5、IoT 设备控制：用户说“把客厅空调温度设为26度”，模型调用 control_ac(room="客厅", temperature=26) 发送指令至家庭中枢。

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