第五单元——第4课：给工具参数加校验

上一课模型可以选择工具，但模型生成的参数不一定合法。

例如：

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{"book_name": "三体", "quantity": -2}

不能只靠提示词说"数量必须正确"，还要让程序检查。

这节增加一个"计算报价"工具：数量必须是 1～10之间的整数。只计算报价，不下单、不扣库存。

1. 复制上一课文件

另存为：

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C:\Users\Administrator\langchain-study\unit5_lesson4_tool_validation.py

添加导入：

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from pydantic import BaseModel, Field, ValidationError

2. 定义参数规则和报价工具

放在原来的两个工具函数后面、tools 列表前面：

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class QuoteInput(BaseModel):
    book_name: str = Field(
        min_length=1,
        description="图书名称，例如三体，不包含书名号",
    )

    quantity: int = Field(
        strict=True,
        ge=1,
        le=10,
        description="购买数量，必须是1到10之间的整数",
    )


@tool(args_schema=QuoteInput)
def calculate_quote(book_name: str, quantity: int) -> str:
    """查询指定图书的库存，并计算指定数量的现货报价。

    只提供报价，不创建订单，也不扣减库存。
    """
    print("[报价工具] 参数校验通过，开始执行")

    name = book_name.strip().replace("《", "").replace("》", "")

    if name not in BOOK_PRICES or name not in BOOK_STOCK:
        return f"《{name}》的价格或库存记录不完整，无法报价。"

    stock = BOOK_STOCK[name]

    if quantity > stock:
        return (
            f"《{name}》只有 {stock} 本库存，"
            f"不足 {quantity} 本，无法满足本次现货需求。"
        )

    # 沿用上一课的演示价格：整数，单位为元
    unit_price = BOOK_PRICES[name]
    total_price = unit_price * quantity

    return (
        f"《{name}》单价 {unit_price} 元，"
        f"{quantity} 本合计 {total_price} 元。"
        "这只是报价，尚未下单或扣减库存。"
    )

args_schema=QuoteInput 指定工具输入的校验规则。通过工具的 .invoke() 调用时，参数会先校验，再进入函数主体。LangChain 参数模型说明

3. 看懂这段语法

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quantity: int = Field(
    strict=True,
    ge=1,
    le=10,
)

写法	含义
`quantity: int`	数量字段是整数
`strict=True`	严格检查类型，不把字符串 `"2"` 自动转换成整数
`ge=1`	大于或等于1
`le=10`	小于或等于10

因此：

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2       # 通过
0       # 不通过
-2      # 不通过
11      # 不通过
2.5     # 不通过
"2"     # 不通过：这是字符串

这里没有提供 default，所以数量是必填项。Field(...) 是字段规则，不是给数量赋了一个普通数值。Pydantic 字段说明

4. 注册工具并更新提示词

将工具列表改成：

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tools = [
    get_book_stock,
    get_book_price,
    calculate_quote,
]

原来的这两处继续使用同一个列表，不用修改：

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model_with_tools = model.bind_tools(tools)

builder.add_node("tools", ToolNode(tools))

在系统提示词中补充：

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"用户要求计算指定数量的总价或报价时，调用 calculate_quote。"
"报价工具已经检查库存并计算总价，不必重复查询相同信息。"
"报价需要明确的书名和数量，缺少时先询问。"
"数量必须是1到10之间的整数。"
"不要擅自修改用户数量，也不要拆分请求来绕过数量限制。"
"报价不代表订单已经创建。"

5. 先直接测试校验，再测试模型

仅向模型问"买负2本"，它可能直接拒绝，根本不调用工具。这样不能证明程序校验真的生效。

为了确定校验有效，可在工具定义后、模型初始化前，临时添加：

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for quantity in [2, 0, -2, 11, 2.5, "2"]:
    print(f"\n测试数量：{quantity!r}")

    try:
        result = calculate_quote.invoke({
            "book_name": "三体",
            "quantity": quantity,
        })
        print("工具结果：", result)

    except ValidationError:
        print("校验失败：没有进入报价函数。")

# 临时结束程序，这次测试不调用模型
raise SystemExit

运行：

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python unit5_lesson4_tool_validation.py

预期只有整数 2 会出现：

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[报价工具] 参数校验通过，开始执行

其他测试值都应该被拦截。

测试完成后，删除这段临时测试代码，包括 raise SystemExit。

再运行并提问：

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买两本《三体》多少钱？请给我报价。

按原来的演示数据，应该得到90元，并说明没有下单。

6. 参数合法，不代表业务可行

再问：

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请给我9本《三体》的现货报价。

假设库存仍为8本：

9 是1～10之间的整数，参数校验通过。
但9本超过库存，业务检查不通过。

这两层检查职责不同：

参数校验检查"输入格式和范围是否正确"；业务检查判断"当前条件下能不能办"。

另外，参数校验不能证明模型忠实提取了用户意思：如果用户说12本，模型擅自传入10，格式仍然合法。所以测试时也要检查打印出的工具参数是否与用户要求一致。