Alibaba Cloud Model Studio:ファンクションコーリング

サンプルコード

import os
from openai import OpenAI

# OpenAI クライアントを初期化し、Alibaba Cloud DashScope サービスを設定
client = OpenAI(
    # 環境変数を設定していない場合は、次の行を api_key="sk-xxx" に置き換えてください。
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),  # 環境変数から API キーを読み取る
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

# 利用可能なツールのリストを定義
tools = [
    # ツール 1：現在の時刻を取得
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_time",
            "description": "現在の時刻を知りたい場合に便利です。",
            "parameters": {}  # パラメーターは不要
        }
    },  
    # ツール 2：指定された都市の天気を取得
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_weather",
            "description": "特定の都市の天気を照会する場合に便利です。",
            "parameters": {  
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "北京、杭州、余杭区などの都市または地区。"
                    }
                },
                "required": ["location"]  # 必須パラメーター
            }
        }
    }
]

messages = [{"role": "user", "content": input("Please enter your question: ")}]

# Qwen3-VL モデルのメッセージ例
# messages = [{
#     "role": "user",
#     "content": [
#              {"type": "image_url","image_url": {"url": "https://img.alicdn.com/imgextra/i4/O1CN014CJhzi20NOzo7atOC_!!6000000006837-2-tps-2048-1365.png"}},
#              {"type": "text", "text": "画像内の場所の現在の天気は何ですか？"}]
#     }]

completion = client.chat.completions.create(
    # この例では qwen-plus を使用しています。他のディープシンキングモデルに置き換えることができます。
    model="qwen-plus",
    messages=messages,
    extra_body={
        # ディープシンキングを有効化。このパラメーターは qwen3-30b-a3b-thinking-2507、qwen3-235b-a22b-thinking-2507、および QwQ モデルでは無効です。
        "enable_thinking": True
    },
    tools=tools,
    parallel_tool_calls=True,
    stream=True,
    # トークン消費量情報を取得するにはコメントを解除
    # stream_options={
    #     "include_usage": True
    # }
)

reasoning_content = ""  # 完全な思考プロセスを定義
answer_content = ""     # 完全な応答を定義
tool_info = []          # ツール呼び出し情報を格納
is_answering = False   # 思考プロセスが終了し、応答が開始されたかどうかを判断
print("="*20+"Thinking Process"+"="*20)
for chunk in completion:
    if not chunk.choices:
        # 使用統計を処理
        print("\n"+"="*20+"Usage"+"="*20)
        print(chunk.usage)
    else:
        delta = chunk.choices[0].delta
        # AI の思考プロセス (思考の連鎖) を処理
        if hasattr(delta, 'reasoning_content') and delta.reasoning_content is not None:
            reasoning_content += delta.reasoning_content
            print(delta.reasoning_content,end="",flush=True)  # 思考プロセスをリアルタイムで出力
            
        # 最終的な応答内容を処理
        else:
            if not is_answering:  # 初めて応答フェーズに入るときにタイトルを出力
                is_answering = True
                print("\n"+"="*20+"Reply Content"+"="*20)
            if delta.content is not None:
                answer_content += delta.content
                print(delta.content,end="",flush=True)  # 応答内容をストリーミング
            
            # ツール呼び出し情報を処理 (並列ツール呼び出しをサポート)
            if delta.tool_calls is not None:
                for tool_call in delta.tool_calls:
                    index = tool_call.index  # ツール呼び出しインデックス、並列呼び出し用
                    
                    # ツール情報ストレージリストを動的に拡張
                    while len(tool_info) <= index:
                        tool_info.append({})
                    
                    # ツール呼び出し ID を収集 (後続の関数呼び出し用)
                    if tool_call.id:
                        tool_info[index]['id'] = tool_info[index].get('id', '') + tool_call.id
                    
                    # 関数名を収集 (後続の特定の関数へのルーティング用)
                    if tool_call.function and tool_call.function.name:
                        tool_info[index]['name'] = tool_info[index].get('name', '') + tool_call.function.name
                    
                    # 関数引数を収集 (JSON 文字列形式、後続の解析が必要)
                    if tool_call.function and tool_call.function.arguments:
                        tool_info[index]['arguments'] = tool_info[index].get('arguments', '') + tool_call.function.arguments
            
print(f"\n"+"="*19+"Tool Call Information"+"="*19)
if not tool_info:
    print("No tool calls")
else:
    print(tool_info)

返される結果

「四つの直轄市の天気」と入力すると、次の結果が返されます：

====================思考プロセス====================
わかりました、ユーザーは「四つの直轄市の天気」を尋ねています。まず、どの四つの直轄市を指しているのかを特定する必要があります。中国の行政区画によると、直轄市には北京、上海、天津、重慶が含まれます。したがって、ユーザーはこれらの四つの都市の気象状況を知りたいのです。

次に、利用可能なツールを確認する必要があります。提供されているツールには、文字列型の場所をパラメーターとして受け取る get_current_weather 関数が含まれています。この関数は一度に 1 つの場所しか確認できないため、各都市を個別に照会する必要があります。したがって、各直轄市に対してこの関数を一度呼び出す必要があります。

次に、正しいツール呼び出しを生成する方法を検討する必要があります。各呼び出しには、パラメーターとして都市名を含める必要があります。たとえば、最初の呼び出しは北京、2 番目は上海などです。パラメーター名が `location` で、値が正しい都市名であることを確認する必要があります。

また、ユーザーは各都市の天気情報をおそらく望んでいるので、各関数呼び出しが正しいことを確認する必要があります。各都市に対して 1 回ずつ、4 回の連続した呼び出しが必要になるかもしれません。ただし、ツールの使用規則に基づくと、複数のステップで処理する必要があるか、一度に複数の呼び出しが生成される可能性があります。しかし、例に基づくと、一度に 1 つの関数しか呼び出されないようなので、段階的に行う必要があるかもしれません。

最後に、パラメーターが正しいか、都市名が正確か、都市が存在しない、API が利用できないなどのエラー状況を処理するかどうかなど、考慮すべき他の要因があるかどうかを確認する必要があります。しかし、今のところ、四つの直轄市は明確なので、問題ないはずです。
====================応答内容====================

===================ツール呼び出し情報===================
[{'id': 'call_767af2834c12488a8fe6e3', 'name': 'get_current_weather', 'arguments': '{"location": "Beijing"}'}, {'id': 'call_2cb05a349c89437a947ada', 'name': 'get_current_weather', 'arguments': '{"location": "Shanghai"}'}, {'id': 'call_988dd180b2ca4b0a864ea7', 'name': 'get_current_weather', 'arguments': '{"location": "Tianjin"}'}, {'id': 'call_4e98c57ea96a40dba26d12', 'name': 'get_current_weather', 'arguments': '{"location": "Chongqing"}'}]

サンプルコード

import OpenAI from "openai";
import readline from 'node:readline/promises';
import { stdin as input, stdout as output } from 'node:process';

const openai = new OpenAI({
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    baseURL: "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
});

const tools = [
    {
        type: "function",
        function: {
            name: "get_current_time",
            description: "現在の時刻を知りたい場合に便利です。",
            parameters: {}
        }
    },
    {
        type: "function",
        function: {
            name: "get_current_weather",
            description: "特定の都市の天気を照会する場合に便利です。",
            parameters: {
                type: "object",
                properties: {
                    location: {
                        type: "string",
                        description: "北京、杭州、余杭区などの都市または地区。"
                    }
                },
                required: ["location"]
            }
        }
    }
];

async function main() {
    const rl = readline.createInterface({ input, output });
    const question = await rl.question("Please enter your question: "); 
    rl.close();
    
    const messages = [{ role: "user", content: question }];
    // Qwen3-VL モデルのメッセージ例
    // const messages= [{
    //     role: "user",
    //     content: [{type: "image_url", image_url: {url: "https://img.alicdn.com/imgextra/i2/O1CN01FbTJon1ErXVGMRdsN_!!6000000000405-0-tps-1024-683.jpg"}},
    //               {type: "text", text: "画像内の場所の天気は？"}]
    //   }];
    let reasoningContent = "";
    let answerContent = "";
    const toolInfo = [];
    let isAnswering = false;

    console.log("=".repeat(20) + "Thinking Process" + "=".repeat(20));
    
    try {
        const stream = await openai.chat.completions.create({
            // この例では qwen-plus を使用しています。他のディープシンキングモデルに置き換えることができます。
            model: "qwen-plus",
            messages,
            // ディープシンキングを有効化。このパラメーターは qwen3-30b-a3b-thinking-2507、qwen3-235b-a22b-thinking-2507、および QwQ モデルでは無効です。
            enable_thinking: true,
            tools,
            stream: true,
            parallel_tool_calls: true
        });

        for await (const chunk of stream) {
            if (!chunk.choices?.length) {
                console.log("\n" + "=".repeat(20) + "Usage" + "=".repeat(20));
                console.log(chunk.usage);
                continue;
            }

            const delta = chunk.choices[0]?.delta;
            if (!delta) continue;

            // 思考プロセスを処理
            if (delta.reasoning_content) {
                reasoningContent += delta.reasoning_content;
                process.stdout.write(delta.reasoning_content);
            }
            // 応答内容を処理
            else {
                if (!isAnswering) {
                    isAnswering = true;
                    console.log("\n" + "=".repeat(20) + "Reply Content" + "=".repeat(20));
                }
                if (delta.content) {
                    answerContent += delta.content;
                    process.stdout.write(delta.content);
                }
                // ツール呼び出しを処理
                if (delta.tool_calls) {
                    for (const toolCall of delta.tool_calls) {
                        const index = toolCall.index;
                        
                        // 配列の長さが十分であることを確認
                        while (toolInfo.length <= index) {
                            toolInfo.push({});
                        }
                        
                        // ツール ID を更新
                        if (toolCall.id) {
                            toolInfo[index].id = (toolInfo[index].id || "") + toolCall.id;
                        }
                        
                        // 関数名を更新
                        if (toolCall.function?.name) {
                            toolInfo[index].name = (toolInfo[index].name || "") + toolCall.function.name;
                        }
                        
                        // パラメーターを更新
                        if (toolCall.function?.arguments) {
                            toolInfo[index].arguments = (toolInfo[index].arguments || "") + toolCall.function.arguments;
                        }
                    }
                }
            }
        }

        console.log("\n" + "=".repeat(19) + "Tool Call Information" + "=".repeat(19));
        console.log(toolInfo.length ? toolInfo : "No tool calls");

    } catch (error) {
        console.error("An error occurred:", error);
    }
}

main(); 

返される結果

「四つの直轄市の天気」と入力すると、次の結果が返されます：

質問を入力してください：四つの直轄市の天気
====================思考プロセス====================
わかりました、ユーザーは四つの直轄市の天気について尋ねています。まず、中国のどの四つの直轄市を指しているのかを明確にする必要があります。北京、上海、天津、重慶ですね？次に、各都市の天気クエリ関数を呼び出す必要があります。

しかし、ユーザーの質問は、これらの四つの都市の気象状況を個別に取得する必要があるかもしれません。各都市は、それぞれの都市名をパラメーターとして get_current_weather 関数を呼び出す必要があります。たとえば、「北京市」、「上海市」、「天津市」、「重慶市」など、直轄市のフルネームなど、パラメーターが正しいことを確認する必要があります。

次に、これらの四つの都市の天気 API を順番に呼び出す必要があります。各呼び出しには個別の tool_call が必要です。ユーザーは各都市の現在の天気情報をおそらく望んでいるので、各呼び出しが正しいことを確認する必要があります。エラーを避けるために、各都市の正しいスペルと名前に注意を払う必要があるかもしれません。たとえば、重慶は時々省略されることがあるので、パラメーターにはフルネームを使用する必要があります。

さて、各直轄市に対して 1 つずつ、4 つの tool_call を生成する必要があります。各パラメーターが正しいかどうかを確認し、それらを順番に並べます。これにより、ユーザーは四つの直轄市すべての気象状況を取得できます。
====================応答内容====================

===================ツール呼び出し情報===================
[
  {
    id: 'call_21dc802e717f491298d1b2',
    name: 'get_current_weather',
    arguments: '{"location": "Beijing"}'
  },
  {
    id: 'call_2cd3be1d2f694c4eafd4e5',
    name: 'get_current_weather',
    arguments: '{"location": "Shanghai"}'
  },
  {
    id: 'call_48cf3f78e02940bd9085e4',
    name: 'get_current_weather',
    arguments: '{"location": "Tianjin"}'
  },
  {
    id: 'call_e230a2b4c64f4e658d223e',
    name: 'get_current_weather',
    arguments: '{"location": "Chongqing"}'
  }
]

サンプルコード

curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen-plus",
    "messages": [
        {
            "role": "user", 
            "content": "What is the weather like in Hangzhou?"
        }
    ],
    "tools": [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_time",
            "description": "現在の時刻を知りたい場合に便利です。",
            "parameters": {}
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_weather",
            "description": "特定の都市の天気を照会する場合に便利です。",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location":{
                        "type": "string",
                        "description": "北京、杭州、余杭区などの都市または地区。"
                    }
                },
                "required": ["location"]
            }
        }
    }
  ],
  "enable_thinking": true,
  "stream": true
}'

サンプルコード

import dashscope
dashscope.base_http_api_url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/"
tools = [
    # ツール 1：現在の時刻を取得
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_time",
            "description": "現在の時刻を知りたい場合に便利です。",
            "parameters": {}  # 現在の時刻を取得するには入力パラメーターが不要なため、parameters は空の辞書です。
        }
    },  
    # ツール 2：指定された都市の天気を取得
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_weather",
            "description": "特定の都市の天気を照会する場合に便利です。",
            "parameters": {  
                "type": "object",
                "properties": {
                    # 天気を照会するには場所が必要なため、パラメーターは location に設定されます。
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "北京、杭州、余杭区などの都市または地区。"
                    }
                },
                "required": ["location"]
            }
        }
    }
]

# 質問を定義
messages = [{"role": "user", "content": input("Please enter your question: ")}]

# Qwen3-VL のメッセージ例
# messages = [
# {
#     "role": "user",
#     "content": [
#     {"image": "https://img.alicdn.com/imgextra/i2/O1CN01FbTJon1ErXVGMRdsN_!!6000000000405-0-tps-1024-683.jpg"},
#     {"text": "画像内の場所の天気は？"}]
# }]

# Qwen3-VL モデルを使用する場合は、Generation を MultiModalConversation インターフェイスに置き換えてください。
completion = dashscope.Generation.call(
    # この例では qwen-plus を使用しています。他のディープシンキングモデルに置き換えることができます。
    model="qwen-plus", 
    messages=messages,
    enable_thinking=True,
    tools=tools,
    parallel_tool_calls=True,
    stream=True,
    incremental_output=True,
    result_format="message"
)

reasoning_content = ""
answer_content = ""
tool_info = []
is_answering = False
print("="*20+"Thinking Process"+"="*20)

for chunk in completion:
    if chunk.status_code == 200:
        msg = chunk.output.choices[0].message
        
        # 思考プロセスを処理
        if 'reasoning_content' in msg and msg.reasoning_content:
            reasoning_content += msg.reasoning_content
            print(msg.reasoning_content, end="", flush=True)
        
        # 応答内容を処理
        if 'content' in msg and msg.content:
            if not is_answering:
                is_answering = True
                print("\n"+"="*20+"Reply Content"+"="*20)
            answer_content += msg.content
            print(msg.content, end="", flush=True)
        
        # ツール呼び出しを処理
        if 'tool_calls' in msg and msg.tool_calls:
            for tool_call in msg.tool_calls:
                index = tool_call['index']
                
                while len(tool_info) <= index:
                    tool_info.append({'id': '', 'name': '', 'arguments': ''})  # すべてのフィールドを初期化
                
                # ツール ID を増分更新
                if 'id' in tool_call:
                    tool_info[index]['id'] += tool_call.get('id', '')
                
                # 関数情報を増分更新
                if 'function' in tool_call:
                    func = tool_call['function']
                    # 関数名を増分更新
                    if 'name' in func:
                        tool_info[index]['name'] += func.get('name', '')
                    # パラメーターを増分更新
                    if 'arguments' in func:
                        tool_info[index]['arguments'] += func.get('arguments', '')

print(f"\n"+"="*19+"Tool Call Information"+"="*19)
if not tool_info:
    print("No tool calls")
else:
    print(tool_info)

返される結果

「四つの直轄市の天気」と入力すると、次の結果が返されます：

質問を入力してください：四つの直轄市の天気
====================思考プロセス====================
わかりました、ユーザーは四つの直轄市の天気について尋ねています。まず、中国のどの四つの直轄市を指しているのかを確認する必要があります。北京、上海、天津、重慶ですね？次に、ユーザーは各都市の気象状況を必要としているので、天気クエリ関数を呼び出す必要があります。

しかし、問題が発生します：ユーザーは都市名を指定せず、「四つの直轄市」とだけ言っています。各直轄市の名前を明確にしてから、個別に照会する必要があるかもしれません。たとえば、北京、上海、天津、重慶です。各都市が正しいことを確認する必要があります。

次に、利用可能なツールを確認する必要があります。ユーザーは `location` パラメーターを持つ `get_current_weather` 関数を提供しています。したがって、各直轄市に対してこの関数を呼び出し、対応する都市名をパラメーターとして渡す必要があります。たとえば、最初の呼び出しの場所は北京、2 番目は上海、3 番目は天津、4 番目は重慶です。

ただし、注意が必要かもしれません。重慶のような直轄市では、より具体的な地区が必要な場合がありますが、ユーザーはおそらく市レベルの天気のみを必要としているでしょう。したがって、直轄市の名前を直接使用しても問題ないはずです。次に、各直轄市に対して 1 つずつ、4 つの個別の関数呼び出しを生成する必要があります。これにより、ユーザーは四つの都市すべての気象状況を取得できます。

最後に、各呼び出しのパラメーターが正しいこと、および見落としがないことを確認します。これにより、ユーザーの質問に対する完全な回答が提供されます。
===================ツール呼び出し情報===================
[{'id': 'call_2f774ed97b0e4b24ab10ec', 'name': 'get_current_weather', 'arguments': '{"location": "Beijing"}'}, {'id': 'call_dc3b05b88baa48c58bc33a', 'name': 'get_current_weather', 'arguments': '{"location": "Shanghai"}}'}, {'id': 'call_249b2de2f73340cdb46cbc', 'name': 'get_current_weather', 'arguments': '{"location": "Tianjin"}'}, {'id': 'call_833333634fda49d1b39e87', 'name': 'get_current_weather', 'arguments': '{"location": "Chongqing"}}'}]

サンプルコード

// dashscope SDK バージョン >= 2.19.4
import java.util.Arrays;

import com.alibaba.dashscope.exception.UploadFileException;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.multimodalconversation.MultiModalConversationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.MultiModalMessage;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.Generation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.Message;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;
import com.alibaba.dashscope.tools.ToolFunction;
import com.alibaba.dashscope.tools.FunctionDefinition;
import io.reactivex.Flowable;
import com.fasterxml.jackson.databind.node.ObjectNode;
import java.lang.System;
import com.github.victools.jsonschema.generator.Option;
import com.github.victools.jsonschema.generator.OptionPreset;
import com.github.victools.jsonschema.generator.SchemaGenerator;
import com.github.victools.jsonschema.generator.SchemaGeneratorConfig;
import com.github.victools.jsonschema.generator.SchemaGeneratorConfigBuilder;
import com.github.victools.jsonschema.generator.SchemaVersion;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.Collections;

public class Main {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Main.class);
    private static ObjectNode jsonSchemaWeather;
    private static ObjectNode jsonSchemaTime;
    
    static {Constants.baseHttpApiUrl="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1";}

    static class TimeTool {
        public String call() {
            LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
            DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
            return "Current time: " + now.format(formatter) + ".";
        }
    }

    static class WeatherTool {
        private String location;

        public WeatherTool(String location) {
            this.location = location;
        }

        public String call() {
            return this.location + " is sunny today";
        }
    }

    static {
        SchemaGeneratorConfigBuilder configBuilder = new SchemaGeneratorConfigBuilder(
                SchemaVersion.DRAFT_2020_12, OptionPreset.PLAIN_JSON);
        SchemaGeneratorConfig config = configBuilder
                .with(Option.EXTRA_OPEN_API_FORMAT_VALUES)
                .without(Option.FLATTENED_ENUMS_FROM_TOSTRING)
                .build();
        SchemaGenerator generator = new SchemaGenerator(config);
        jsonSchemaWeather = generator.generateSchema(WeatherTool.class);
        jsonSchemaTime = generator.generateSchema(TimeTool.class);
    }
    private static void handleGenerationResult(GenerationResult message) {
        System.out.println(JsonUtils.toJson(message));
    }
    
    // テキスト生成モデル用のツール呼び出しメソッドを作成
    public static void streamCallWithMessage(Generation gen, Message userMsg)
            throws NoApiKeyException, ApiException, InputRequiredException {
        GenerationParam param = buildGenerationParam(userMsg);
        Flowable<GenerationResult> result = gen.streamCall(param);
        result.blockingForEach(message -> handleGenerationResult(message));
    }
    // ツール呼び出しをサポートするテキスト生成モデルのパラメーターを構築
    private static GenerationParam buildGenerationParam(Message userMsg) {
        FunctionDefinition fdWeather = buildFunctionDefinition(
                "get_current_weather", "指定された地域の天気を取得", jsonSchemaWeather);
        FunctionDefinition fdTime = buildFunctionDefinition(
                "get_current_time", "現在の時刻を取得", jsonSchemaTime);

        return GenerationParam.builder()
                .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                .model("qwen-plus")
                .enableThinking(true)
                .messages(Arrays.asList(userMsg))
                .resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE)
                .incrementalOutput(true)
                .tools(Arrays.asList(
                        ToolFunction.builder().function(fdWeather).build(),
                        ToolFunction.builder().function(fdTime).build()))
                .build();
    }

    // qwen3-vl-plus モデル用のツール呼び出しメソッドを作成
    public static void streamCallWithMultiModalMessage(MultiModalConversation conv, MultiModalMessage userMsg)
            throws NoApiKeyException, ApiException, UploadFileException {
        MultiModalConversationParam param = buildMultiModalConversationParam(userMsg);
        Flowable<MultiModalConversationResult> result = conv.streamCall(param);
        result.blockingForEach(message -> System.out.println(JsonUtils.toJson(message)));
    }

    // ツール呼び出しをサポートする Qwen3-vl モデルのパラメーターを構築
    private static MultiModalConversationParam buildMultiModalConversationParam(MultiModalMessage userMsg) {
        FunctionDefinition fdWeather = buildFunctionDefinition(
                "get_current_weather", "指定された地域の天気を取得", jsonSchemaWeather);
        FunctionDefinition fdTime = buildFunctionDefinition(
                "get_current_time", "現在の時刻を取得", jsonSchemaTime);

        return MultiModalConversationParam.builder()
                .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                .model("qwen3-vl-plus")  // マルチモーダルモデル Qwen3-vl を使用
                .enableThinking(true)
                .messages(Arrays.asList(userMsg))
                .tools(Arrays.asList(  // ツールリストを設定
                        ToolFunction.builder().function(fdWeather).build(),
                        ToolFunction.builder().function(fdTime).build()))
                .build();
    }

    private static FunctionDefinition buildFunctionDefinition(
            String name, String description, ObjectNode schema) {
        return FunctionDefinition.builder()
                .name(name)
                .description(description)
                .parameters(JsonUtils.parseString(schema.toString()).getAsJsonObject())
                .build();
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            Generation gen = new Generation();
            Message userMsg = Message.builder()
                    .role(Role.USER.getValue())
                    .content("Please tell me the weather in Hangzhou")
                    .build();
            try {
                streamCallWithMessage(gen, userMsg);
            } catch (InputRequiredException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
//             Qwen3-VL モデルをツール呼び出しに使用する場合は、次の行のコメントを解除してください。
//            MultiModalConversation conv = new MultiModalConversation();
//            MultiModalMessage userMessage = MultiModalMessage.builder().role(Role.USER.getValue())
//                    .content(Arrays.asList(Collections.singletonMap("image", "https://img.alicdn.com/imgextra/i2/O1CN01FbTJon1ErXVGMRdsN_!!6000000000405-0-tps-1024-683.jpg"),
//                            Collections.singletonMap("text", "画像内の場所の天気"))).build();
//            try {
//                streamCallWithMultiModalMessage(conv,userMessage);
//            } catch (UploadFileException e) {
//                throw new RuntimeException(e);
//            }
        } catch (ApiException | NoApiKeyException e) {
            logger.error("An exception occurred: {}", e.getMessage());
        }
        System.exit(0);
    }
}

返される結果

{"requestId":"4edb81cd-4647-9d5d-88f9-a4f30bc6d8dd","usage":{"input_tokens":238,"output_tokens":6,"total_tokens":244},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":"","reasoning_content":"わかりました、ユーザーは私に"}}]}}
{"requestId":"4edb81cd-4647-9d5d-88f9-a4f30bc6d8dd","usage":{"input_tokens":238,"output_tokens":12,"total_tokens":250},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":"","reasoning_content":" 杭州の天気を教えてほしいようです。まず"}}]}}
{"requestId":"4edb81cd-4647-9d5d-88f9-a4f30bc6d8dd","usage":{"input_tokens":238,"output_tokens":16,"total_tokens":254},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":"","reasoning_content":"、関連するツールがあるかどうかを"}}]}}
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{"requestId":"4edb81cd-4647-9d5d-88f9-a4f30bc6d8dd","usage":{"input_tokens":238,"output_tokens":52,"total_tokens":290},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":"","reasoning_content":"のツールは必要ありません。なぜなら"}}]}}
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{"requestId":"4edb81cd-4647-9d5d-88f9-a4f30bc6d8dd","usage":{"input_tokens":238,"output_tokens":64,"total_tokens":302},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":"","reasoning_content":"し、名前とパラメーターを"}}]}}
{"requestId":"4edb81cd-4647-9d5d-88f9-a4f30bc6d8dd","usage":{"input_tokens":238,"output_tokens":68,"total_tokens":306},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":"","reasoning_content":"入力します"}}]}}
{"requestId":"4edb81cd-4647-9d5d-88f9-a4f30bc6d8dd","usage":{"input_tokens":238,"output_tokens":73,"total_tokens":311},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":"","reasoning_content":"。パラメーターが"}}]}}
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{"requestId":"4edb81cd-4647-9d5d-88f9-a4f30bc6d8dd","usage":{"input_tokens":238,"output_tokens":82,"total_tokens":320},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":"","reasoning_content":"文字列であることを確認します。エラーをチェック"}}]}}
{"requestId":"4edb81cd-4647-9d5d-88f9-a4f30bc6d8dd","usage":{"input_tokens":238,"output_tokens":88,"total_tokens":326},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":"","reasoning_content":"した後、返します。"}}]}}
{"requestId":"4edb81cd-4647-9d5d-88f9-a4f30bc6d8dd","usage":{"input_tokens":238,"output_tokens":106,"total_tokens":344},"output":{"choices":[{"finish_reason":"null","message":{"role":"assistant","content":"","reasoning_content":"","tool_calls":[{"type":"function","id":"call_ecc41296dccc47baa01567","function":{"name":"get_current_weather","arguments":"{\"location\": \"Hangzhou"}}]}}]}}
{"requestId":"4edb81cd-4647-9d5d-88f9-a4f30bc6d8dd","usage":{"input_tokens":238,"output_tokens":108,"total_tokens":346},"output":{"choices":[{"finish_reason":"tool_calls","message":{"role":"assistant","content":"","reasoning_content":"","tool_calls":[{"type":"function","id":"","function":{"arguments":"\"}"}}]}}]}}

サンプルコード

# ======= 重要事項 =======
# Qwen3-VL モデルを使用する場合は、message パラメーターを変更し、URL を https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation に置き換えてください。
# シンガポールリージョンと中国 (北京) リージョンの API キーは異なります。API キーを取得するには、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key をご参照ください。
# 北京リージョンのモデルを使用する場合は、URL を https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation に置き換えてください。
# === 実行前にこのコメントを削除してください ===

curl -X POST "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation" \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-DashScope-SSE: enable" \
-d '{
    "model": "qwen-plus",
    "input":{
        "messages":[      
            {
                "role": "user",
                "content": "Hangzhou weather"
            }
        ]
    },
    "parameters": {
        "enable_thinking": true,
        "incremental_output": true,
        "result_format": "message",
        "tools": [{
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "get_current_time",
                "description": "現在の時刻を知りたい場合に便利です。",
                "parameters": {}
            }
        },{
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "get_current_weather",
                "description": "特定の都市の天気を照会する場合に便利です。",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "location": {
                            "type": "string",
                            "description": "北京、杭州、余杭区などの都市または地区。"
                        }
                    },
                    "required": ["location"]
                }
            }
        }]
    }
}'