一种支持实时工具调用的大模型流式生成与协同方案
目录
- 1. 流式生成与标签监测
- 2. 工具调用机制
- 3. 生成与结果拼接
- 4. 异步与错误处理
- 5. 示例说明
- 6、总结
该方案的核心思想是在生成内容时，实时检测并解析特定的标签（如 <Request> 标签），从中提取工具调用所需的参数和名称，然后调用相关工具并将结果以特定的格式（如 <Response> 标签）追加到内容中。以下是具体的设计方案：
1. 流式生成与标签监测
- 流式输出：大模型采用流式生成文本，每次生成一部分内容，实时输出。
- 标签解析：在生成的文本中实时监控，当检测到
<Request>标签时，就表明需要调用外部工具。解析模块会提取标签内部的 URL（格式要求为 http/https）。
2. 工具调用机制
- 请求解析：提取
<Request>...</Request>标签中的 URL，并对其格式进行校验，确保合法有效。 - 外部调用：调用对应的外部接口或工具（例如天气接口、地图服务等），采用异步调用方式，以避免影响文本生成的流畅性。
- 结果处理：获取工具返回的结果后，将结果封装在
<Response>...</Response>标签中。如果返回结果是图片，可以嵌套<Image>...</Image>标签来表示。
3. 生成与结果拼接
- 结果追加：在大模型生成文本的同时，将工具调用的响应结果动态插入到生成的文本中。例如，在检测到
<Request>标签后，暂停或分支出调用流程，待获取响应后再将结果按照格式追加为<Response>标签。 - 输出格式：确保输出中每个
<Request>标签后紧跟一个对应的<Response>标签，使整个输出具有一致性和可解析性。
4. 异步与错误处理
- 异步调用：为了不影响文本流的连贯性，建议使用异步调用外部工具，生成模块可继续生成其他部分内容，而调用结果通过回调或事件机制及时插入到适当位置。
- 错误容错：当工具调用失败或超时时，应设计默认的错误响应机制，比如输出
<Response>错误或超时信息</Response>，确保整体文本的完整性不会被破坏。
5. 示例说明
按照方案，输出示例如下：
北京的天气是 <Request>https://api.weather.com/beijing</Request><Response>大雪</Response>，
天气地图: <Request>https://api.weather.com/beijing/map</Request><Response><Image>天气地图图片</Image></Response>
在这个示例中：
- 模型生成到“北京的天气是”时检测到
<Request>标签，解析出 URL，然后调用天气查询接口，获取响应“大雪”，再将结果以<Response>标签追加。 - 后续生成“天气地图:”时同样检测到第二个
<Request>标签，调用地图接口，返回的结果为图片，则使用<Response>标签嵌套<Image>标签将图片信息整合进来。
6、总结
这种边生成边调用工具的方案能让大模型在实时生成内容的同时，通过嵌入 <Request> 标签自动触发外部数据获取，再将返回结果以 <Response> 标签形式整合到生成结果中，从而实现数据与内容的无缝衔接。整个流程主要包括：
- 流式生成与实时标签监测
- 异步调用外部工具并处理返回数据
- 动态将调用结果插入生成文本中
- 设计容错与错误处理机制以保证输出的稳定性
这种设计思路不仅提高了生成内容的丰富性和动态性，同时也为大模型与外部数据系统之间建立了一条高效的交互通道。