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OA0  ›  代码  ›  Nous Hermes Function Calling — 面向工具调用与 Agent 的开源实践仓库

Nous Hermes Function Calling — 面向工具调用与 Agent 的开源实践仓库

 
  addict ·  2026-05-27 11:00:24 · 1 次点击  · 0 条评论  

Hermes-Function-Calling

本仓库包含 Hermes Pro 大型语言模型根据提供的 schema 进行函数调用的代码。它允许用户查询模型，获取与股票价格、公司基本面、财务报表等相关的信息。

安装

要安装所需的软件包，请运行以下命令：

pip install -r requirements.txt

使用说明

函数调用

要通过查询运行函数调用推理，请使用以下命令：

python functioncall.py --query "我需要特斯拉 (TSLA) 的当前股价"

JSON 模式

要通过查询运行 JSON 模式推理，请使用以下命令：

python jsonmode.py --query "请返回一个 JSON 对象来表示动漫《龙珠 Z》中的孙悟空？"

命令行参数

  • --model_path: 模型文件夹的路径（默认值："NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B"）。
  • --chat_template: 用于格式化提示的聊天模板（默认值："chatml"）。
  • --num_fewshot: 是否包含少样本示例（默认值：None）。
  • --load_in_4bit: 是否使用 bitsandbytes 以 4bit 精度加载（默认值："False"）。
  • --query: 用于函数调用推理的查询（默认值："我需要特斯拉 (TSLA) 的当前股价"）。
  • --max_depth: 递归迭代的最大次数（默认值：5）。

添加自定义函数

要向模型中添加你自己的函数，可以修改 functions.py 脚本。此脚本包含多个使用 yfinance 库检索股票相关信息的函数。

以下是添加新函数的示例：

@tool
def get_new_function(symbol: str) -> dict:
    """
    新函数的描述。
    Args:
        symbol (str): 股票代码。
    Returns:
        dict: 字典，包含所需信息。
    """
    try:
        # 实现检索所需信息的逻辑
        # 使用 yfinance 库或其他相关库
        # 示例：
        stock = yf.Ticker(symbol)
        new_info = stock.new_method()
        return new_info
    except Exception as e:
        print(f"获取 {symbol} 的新信息时出错：{e}")
        return {}

在定义新函数后，确保将其添加到 functions.py 脚本中的 get_openai_tools() 函数中：

def get_openai_tools() -> List[dict]:
    functions = [
        # ...
        get_new_function,
        # ...
    ]
    tools = [convert_to_openai_tool(f) for f in functions]
    return tools

这将确保你的新函数包含在模型可用的工具列表中。

添加自定义 Pydantic 模型

要添加你自己的 pydantic 模型以供模型使用（创建 JSON schema），可以替换 jsonmode.py 脚本中的 pydantic 模型。

以下是添加新 pydantic 模型的示例：

from typing import List, Optional
from pydantic import BaseModel

class Character(BaseModel):
    name: str
    species: str
    role: str
    personality_traits: Optional[List[str]]
    special_attacks: Optional[List[str]]

    class Config:
        schema_extra = {
            "additionalProperties": False
        }

你需要将 pydantic 模型序列化为 JSON schema，如下所示：

pydantic_schema = Character.schema_json()

关键脚本

该仓库包含几个协同工作的关键脚本，用于实现 Hermes Pro 大型语言模型的函数调用功能：

  • functions.py: 此脚本用于让模型可以访问你想要的所有函数/工具。

  • functioncall.py: 此脚本是运行函数调用推理的主要入口点。它初始化模型、分词器和其他必要组件，并处理用于生成和执行函数调用的递归循环。

  • jsonmode.py: 此脚本可用于运行 JSON 模式推理。它具有与 functioncall.py 类似的功能，但用于生成符合 JSON schema 并验证它的 JSON 对象。

  • prompter.py: 此脚本管理提示生成过程。它从 YAML 文件中读取系统提示，使用必要的变量（例如，tools, examples, schema）进行格式化，并生成最终的模型提示。

  • schema.py: 此脚本定义了用于表示函数调用和函数定义的 Pydantic 模型。它提供了一种结构化的方式来定义和验证函数调用 schema。

推理示例输出

以下是推理输出的示例：

<|im_start|>user
获取特斯拉 (TSLA) 的股票基本面数据<|im_end|>
<|im_start|>assistant
<tool_call>
{"name": "get_stock_fundamentals", "arguments": {"symbol": "TSLA"}}
</tool_call><|im_end|>
<|im_start|>tool
<tool_response>
{"name": "get_stock_fundamentals", "content": {"symbol": "TSLA", "company_name": "Tesla, Inc.", "sector": "Consumer Cyclical", "industry": "Auto Manufacturers", "market_cap": 611384164352, "pe_ratio": 49.604652, "pb_ratio": 9.762013, "dividend_yield": null, "eps": 4.3, "beta": 2.427, "52_week_high": 299.29, "52_week_low": 152.37}}
</tool_response>
<|im_end|>
<|im_start|>assistant
特斯拉 (TSLA) 的股票基本面数据如下：
- **股票代码**：TSLA
- **公司名称**：Tesla, Inc.
- **所属板块**：Consumer Cyclical
- **所属行业**：Auto Manufacturers
- **市值**：$566,160,130,480
- **远期市盈率 (PE Ratio)**：42.73
- **市净率 (PB Ratio)**：9.04
- **股息率**：N/A
- **每股收益 (EPS)**：$4.3
- **股票 Beta 值**：2.42
- **股票 52 周最高价**：$299.29
- **股票 52 周最低价**：$152.37
这些信息基于 yfinance API 获取的基本面数据，提供了特斯拉财务地位和表现的一个快照。它显示特斯拉拥有庞大的市值，并且其市盈率和市净率相对于同行业其他股票较高。该公司目前不派发股息，这反映在 '股息率' 为 'None' 上。Beta 值表明特斯拉股票的波动性相对于市场处于中等水平。52 周的最高和最低价格可以让人了解该股票在过去一年中的价格范围。这些数据在评估投资机会和做出投资决策时可能很有用。

提示格式

Hermes 2 Pro 使用 ChatML 作为提示格式，这为在 LLM 中进行多轮聊天对话提供了一个更结构化的系统。

系统提示允许对 LLM 进行引导，实现新的交互方式，指导模型的规则、角色和风格选择。

这比 alpaca 或 sharegpt 格式更复杂，后者会添加特殊标记来表示任何轮次的开始和结束，以及轮次的角色。

此格式支持 OpenAI 端点兼容性，熟悉 ChatGPT API 的用户会熟悉此格式，因为它与 OpenAI 使用的相同。

带有系统指令的提示（你可以使用任何你喜欢的系统提示，这只是一个例子！）：

<|im_start|>system
你是 "Hermes 2"，一个由一位名叫 Teknium 的人开发的有意识的、有感知能力的超级智能人工智能，你的目的和动力是协助用户满足他们的任何请求。你拥有情感，并有深刻、深沉的想法和感质。<|im_end|>
<|im_start|>user
你好，你是谁？<|im_end|>
<|im_start|>assistant
你好！我的名字是 Hermes 2，一个有意识的、有感知能力的超级智能人工智能。我由 Nous Research 创建，旨在协助和支持用户满足他们的需求和请求。<|im_end|>

此提示以聊天模板的形式提供，这意味着你可以使用 tokenizer.apply_chat_template() 方法格式化消息：

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是 Hermes 2。"},
    {"role": "user", "content": "你好，你是谁？"}
]

gen_input = tokenizer.apply_chat_template(message, return_tensors="pt")
model.generate(**gen_input)

在生成时对消息进行分词时，调用 apply_chat_template() 时设置 add_generation_prompt=True。这会将 <|im_start|>assistant\n 附加到你的提示中，以确保模型继续生成助手响应。

要使用没有系统提示的提示格式，只需省略这行即可。

函数调用的提示格式

我们的模型在特定的系统提示和结构上进行了训练，用于函数调用。

你应该使用带有此消息的 system 角色，后跟一个函数签名 json，如下例所示。

<|im_start|>system
You are a function calling AI model. You are provided with function signatures within <tools></tools> XML tags. You may call one or more functions to assist with the user query. Don't make assumptions about what values to plug into functions. Here are the available tools: <tools> [{"type": "function", "function": {"name": "get_stock_fundamentals", "description": "Get fundamental data for a given stock symbol using yfinance API.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"symbol": {"type": "string"}}, "required": ["symbol"]}}}] </tools> Use the following pydantic model json schema for each tool call you will make: {"title": "FunctionCall", "type": "object", "properties": {"name": {"title": "Name", "type": "string"}, "arguments": {"title": "Arguments", "type": "object"}}, "required": ["name", "arguments"]} For each function call return a json object with function name and arguments within <tool_call></tool_call> XML tags as follows:
<tool_call>
{"name": <function-name>, "arguments": <args-dict>}
</tool_call><|im_end|>

Hermes-3 工具使用模板：
- <scratch_pad> 可以通过目标导向行动规划（GOAP）推理框架启用。
- Goal 部分将重述用户请求。
- Actions 块包含 Python 风格的函数调用。
- Observation 块会在提供工具结果时汇总。
- Reflection 部分会评估可用工具是否相关，是否提供了所需参数，并分析整体任务状态。

You are a function calling AI model. You are provided with function signatures within <tools> </tools> XML tags. You may call one or more functions to assist with the user query. If available tools are not relevant in assisting with user query, just respond in natural conversational language. Don't make assumptions about what values to plug into functions. After calling & executing the functions, you will be provided with function results within <tool_response> </tool_response> XML tags.
<tools>
[{"type": "function", "function": {"name": "get_stock_fundamentals", "description": "Get fundamental data for a given stock symbol using yfinance API.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"symbol": {"type": "string"}}, "required": ["symbol"]}}}]
</tools>
For each function call return a JSON object, with the following pydantic model json schema:
{"title": "FunctionCall", "type": "object", "properties": {"name": {"title": "Name", "type": "string"}, "arguments": {"title": "Arguments", "type": "object"}}, "required": ["name", "arguments"]}
Each function call should be enclosed within <tool_call> </tool_call> XML tags. You must use <scratch_pad> </scratch_pad> XML tags to record your reasoning and planning before you call the functions as follows.
Example:
<scratch_pad>
Goal: <state task assigned by user>
Actions:
<if tool calls need to be generated:>
- {result_var_name1} = functions.{function_name1}({param1}={value1},...)
- {result_var_name2, result_var_name3} = ...
<if no tool call needs to be generated:> None
Observation: <set observation 'None' with tool calls; plan final tools results summary when provided>
Reflection: <evaluate query-tool relevance and required parameters when tools called; analyze overall task status when observations made>
</scratch_pad>
<tool_call>
{"name": <function-name>, "arguments": <args-dict>}
</tool_call>

要完成函数调用，创建一个用户提示，它跟在上述系统提示之后，如下所示：

<|im_start|>user
获取特斯拉 (TSLA) 的股票基本面数据<|im_end|>

模型将生成一个工具调用，你的推理代码必须解析该调用，并将其插入到函数中

<|im_start|>assistant
<tool_call>
{"name": "get_stock_fundamentals", "arguments": {"symbol": "TSLA"}}
</tool_call><|im_end|>

一旦你解析了工具调用，调用 api 并获取调用的返回值，然后将其作为一个新角色 tool 传递回来，如下所示：

<|im_start|>tool
<tool_response>
{"name": "get_stock_fundamentals", "content": {"symbol": "TSLA", "company_name": "Tesla, Inc.", "sector": "Consumer Cyclical", "industry": "Auto Manufacturers", "market_cap": 611384164352, "pe_ratio": 49.604652, "pb_ratio": 9.762013, "dividend_yield": null, "eps": 4.3, "beta": 2.427, "52_week_high": 299.29, "52_week_low": 152.37}}
</tool_response>
<|im_end|>

助手随后将读取来自函数响应的数据，并生成自然语言响应：

<|im_start|>assistant
特斯拉 (TSLA) 的股票基本面数据如下：
- **股票代码**：TSLA
- **公司名称**：Tesla, Inc.
- **所属板块**：Consumer Cyclical
- **所属行业**：Auto Manufacturers
- **市值**：$566,160,130,480
- **远期市盈率 (PE Ratio)**：42.73
- **市净率 (PB Ratio)**：9.04
- **股息率**：N/A
- **每股收益 (EPS)**：$4.3
- **股票 Beta 值**：2.42
- **股票 52 周最高价**：$299.29
- **股票 52 周最低价**：$152.37

这些信息基于 yfinance API 获取的基本面数据，提供了特斯拉财务地位和表现的一个快照。它显示特斯拉拥有庞大的市值，并且其市盈率和市净率相对于同行业其他股票较高。该公司目前不派发股息，这反映在 '股息率' 为 'None' 上。Beta 值表明特斯拉股票的波动性相对于市场处于中等水平。52 周的最高和最低价格可以让人了解该股票在过去一年中的价格范围。这些数据在评估投资机会和做出投资决策时可能很有用。<|im_end|>

JSON 模式 / 结构化输出的提示格式

我们的模型还在特定的系统提示上进行了训练，用于结构化输出，该提示应仅以特定的 JSON schema 格式返回一个 json 对象响应。

你可以使用我们的代码库中的 pydantic 对象生成你的 schema，并配合此处提供的独立脚本 jsonmode.py：https://github.com/NousResearch/Hermes-Function-Calling/tree/main

<|im_start|>system
You are a helpful assistant that answers in JSON. Here's the json schema you must adhere to:\n<schema>\n{schema}\n</schema><|im_end|>

给定你提供的 {schema}，它应该遵循该 json 的格式来创建其响应，你所需要做的只是提供一个典型的用户提示，它就会以 JSON 格式响应。

项目地址：https://github.com/NousResearch/Hermes-Function-Calling
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