超实用！用FunctionCall实现快递AI助手

昨天晚上直播，我们用 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）实现了数据库 AI 助手，今天我们准备换一个技术使用 function call 来实现快递 AI 助手。
执行效果

快递 AI 助手的业务逻辑很清晰，就是我通过 LLM 大语言模型的对话来查询我的快递详情，例如，我问 AI 我有几个“运送中”的快递，他把这些快递查询并展示出来，效果如下图所示：

什么是 function call？

定义： Function Call（也称为 Tool Call）它允许大模型与一组 API 或工具进行交互，从而增强其功能。

也就是说 Function Call 和 RAG、MCP 等类似都是用于增强 AI 能力边界的。

function call 执行流程

执行流程如下：

其中，Tool 既为 Function Call。

当然如果你上图看的不是很懂的话，也可以参考阿里云提供的 function call 的工作流程：

快递 AI 助手实现

具体实现步骤：

• 添加大模型依赖
  
• 配置大模型参数
  
• 创建 function call
  
• 调用 function call 实现快递查询
  

接下来，我们一步步来看，我们以阿里云的百炼（通义千问）大模型对接为例。
1.添加大模型依赖

1. <dependency>
2.     <groupId>org.springframework.ai</groupId>
3.     spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
4. </dependency>

复制代码

2.配置大模型参数

1. spring:
2.   ai:
3.     openai:
4.       base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/
5.       api-key: ${ALIYUN-AK}
6.       chat:
7.         options:
8.           model: deepseek-v3

复制代码

3.创建 function call

这里就不连接数据库查询快递信息了，生成级别需要连接数据库，这里演示效果，构建测试数据即可，如下代码所示：

1. import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool;
3. import java.time.LocalDateTime;
4. import java.util.ArrayList;
5. import java.util.List;
6. import java.util.stream.Collectors;
8. public class ExpressService {
10.     @Tool(description = "用于查询我的快递")
11.     public List<Express> getExpress(String state) {
12.         // 生成测试数据
13.         List<Express> data = getData();
14.         // 根据状态过滤（如果state为null或空则返回全部）
15.         return state == null || state.isEmpty()
16.                 ? data
17.                 : data.stream()
18.                 .filter(e -> e.state().equalsIgnoreCase(state))
19.                 .collect(Collectors.toList());
20.     }
22.     /**
23.      * 生成测试快递数据
24.      */
25.     private List<Express> getData() {
26.         List<Express> data = new ArrayList<>();
27.         LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
28.         data.add(new Express(1001L, "北京", "西安", now.minusDays(12), "已签收"));
29.         data.add(new Express(1002L, "广州", "西安", now.minusDays(12), "已签收"));
30.         data.add(new Express(1003L, "杭州", "西安", now.minusDays(3), "运送中"));
31.         data.add(new Express(1004L, "深圳", "西安", now.minusDays(3), "运送中"));
32.         data.add(new Express(1005L, "南京", "西安", now.minusDays(1), "待发货"));
33.         return data;
34.     }
37.     /**
38.      * 快递类
39.      *
40.      * @param id
41.      * @param from
42.      * @param to
43.      * @param createtime
44.      * @param state
45.      */
46.     record Express(long id, String from, String to,
47.                    LocalDateTime createtime, String state) {
48.     }
49. }

复制代码

4.调用 function call

调用大模型可以使用 ChatModel 和 ChatClient，这里使用 ChatClient 调用：

1. @RequestMapping("/tool")
2. public Flux<String> tool(@RequestParam("msg") String msg) {
3.     return chatClient.prompt(msg)
4.             .tools(new ExpressService(),
5.                     new DateTimeTools())
6.             .stream().content();
7. }

复制代码

最终执行效果如下：

小结

大模型应用开发是以后程序开发的主流方向，他也会巅峰以往的开发形式，早早掌握大模型的开发知识，对于后期涨薪或找工作都有巨大的帮助。程序员群体注定是一个活到老学到老的群体，因为学习的本质在于扩展自己的能力边界，让自己变得更值钱。所以各位动起来，让我们一起拥抱这场 AI 盛宴吧。

本文已收录到我的技术小站 www.javacn.site，其中包含的内容有：Spring AI、大模型应用开发各种技术、MCP、Function Call、RAG、向量数据库、Prompt、多模态、向量数据库、嵌入模型等内容。

   

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作者：        王磊的博客        
出处：        http://vipstone.cnblogs.com/        
   

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