昨天晚上直播，超实我们用 RAG（Retrieval-Augmented Generation，用用检索增强生成）实现了数据库 AI 助手，实现今天我们准备换一个技术使用 function call 来实现快递 AI 助手。快递
执行效果
快递 AI 助手的助手业务逻辑很清晰，就是超实我通过 LLM 大语言模型的对话来查询我的快递详情，例如，用用我问 AI 我有几个“运送中”的实现快递，他把这些快递查询并展示出来，快递效果如下图所示：
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什么是助手 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。超实
也就是用用说 Function Call 和 RAG、MCP 等类似都是服务器租用实现用于增强 AI 能力边界的。
function call 执行流程
执行流程如下：
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“
其中，快递Tool 既为 Function Call。助手
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 复制<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId> </dependency>1.2.3.4. 2.配置大模型参数 复制spring: ai: openai: base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/ api-key: ${ALIYUN-AK} chat: options: model: deepseek-v31.2.3.4.5.6.7.8. 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：
复制import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool; import java.time.LocalDateTime; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; publicclass ExpressService { @Tool(description = "用于查询我的亿华云计算快递") public List<Express> getExpress(String state) { // 生成测试数据 List<Express> data = getData(); // 根据状态过滤（如果state为null或空则返回全部） return state == null || state.isEmpty() ? data : data.stream() .filter(e -> e.state().equalsIgnoreCase(state)) .collect(Collectors.toList()); } /** * 生成测试快递数据 */ private List<Express> getData() { List<Express> data = new ArrayList<>(); LocalDateTime now = LocalDateTime.now(); data.add(new Express(1001L, "北京", "西安", now.minusDays(12), "已签收")); data.add(new Express(1002L, "广州", "西安", now.minusDays(12), "已签收")); data.add(new Express(1003L, "杭州", "西安", now.minusDays(3), "运送中")); data.add(new Express(1004L, "深圳", "西安", now.minusDays(3), "运送中")); data.add(new Express(1005L, "南京", "西安", now.minusDays(1), "待发货")); return data; } /** * 快递类 * * @param id * @param from * @param to * @param createtime * @param state */ record Express(long id, String from, String to, LocalDateTime createtime, String state) { } }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49. 4.调用 function call调用大模型可以使用 ChatModel 和 ChatClient，这里使用 ChatClient 调用：
复制@RequestMapping("/tool") public Flux<String> tool(@RequestParam("msg") String msg) { return chatClient.prompt(msg) .tools(new ExpressService(), new DateTimeTools()) .stream().content(); }1.2.3.4.5.6.7.最终执行效果如下：
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小结
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