LangChain中Few-shot提示词结合函数调用的模型响应异常与结果展示问题

一、AIMessage内容为空的原因 #

• Few-shot示例引导偏差：你的示例可能仅展示了「触发工具调用」的格式，未明确要求模型同时输出自然语言结果说明，甚至示例本身的AI回复就是空内容+工具调用结构，模型直接复刻了该行为。
• 模型工具调用默认逻辑：部分大模型在检测到需调用工具时，会优先返回工具调用结构，省略自然语言回复——尤其是提示词中未强制要求输出解释的情况下。
• 提示词链指令缺失：构建提示词链时，未明确告知模型需要在工具调用前后添加计算结果的自然语言描述，比如“计算结果为X”这类明确要求。

二、用Few-shot提示词展示计算结果的解决方法 #

1. 修正Few-shot示例，明确包含自然语言回复 #

调整示例，让模型学习「工具调用+自然语言结果说明」的完整输出格式，代码示例如下：

from langchain.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate

# 定义符合要求的示例
examples = [
    {
        "query": "3加5等于多少？",
        "tool_call": '[{"name": "add", "parameters": {"a": 3, "b": 5}}]',
        "response": "3加5的计算结果是8"
    },
    {
        "query": "4乘6等于多少？",
        "tool_call": '[{"name": "multiply", "parameters": {"a": 4, "b": 6}}]',
        "response": "4乘6的计算结果是24"
    }
]

# 构建示例模板
example_template = PromptTemplate(
    input_variables=["query", "tool_call", "response"],
    template="用户提问：{query}\nAI回复：{response}\n工具调用：{tool_call}"
)

# 构建Few-shot提示词
few_shot_prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples,
    example_prompt=example_template,
    prefix="你是计算器助手，需先调用指定工具完成计算，再用自然语言告知用户结果，同时携带工具调用信息。",
    suffix="用户提问：{query}\nAI回复：",
    input_variables=["query"]
)

2. 强化提示词中的结果输出要求 #

在提示词前缀部分明确强制要求，比如：

必须先调用工具完成计算，再在AI回复中用自然语言说明计算结果，工具调用信息需与结果说明一同返回。

3. 工具执行后补全结果 #

如果模型仍仅返回工具调用，可在工具执行完成后，手动将计算结果拼接为自然语言补充到AIMessage中，示例代码：

# 假设工具执行后得到计算结果result
result = tool.invoke(tool_call_params)
# 补全AIMessage的内容字段
ai_message.content = f"计算结果是{result}"
# 保留工具调用信息
ai_message.tool_calls = [tool_call]

三、关键注意事项 #

• 示例格式必须与期望输出完全匹配，模型会严格模仿示例结构。
• 不同大模型对工具调用格式的敏感度不同，需根据使用的模型（如GPT-3.5/4、Claude等）调整示例细节。
• 检查提示词链的拼接逻辑，确保未遗漏要求模型输出自然语言结果的指令。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Loc