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DeepSearch复现篇：QwQ-32B ToolCall功能初探，以Agentic RAG为例

news 来源：原创 2025/5/23 18:57:28

DeepSearch复现篇：QwQ-32B ToolCall功能初探，以Agentic RAG为例

作者：CyPaul Space

原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30289363967

全文阅读约3分钟~

背景

今天看到

论文：Search-R1: Training LLMs to Reason and Leverage Search Engines with Reinforcement Learning

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2503.09516

这篇论文，发现其想法和前段时间自己的一个小实验不谋而合；

当然，特别指出，我只是测试基座模型（具体是QwQ-32B）的工具调用能力（不涉及微调训练），人家还专门针对工具调用和反思推理进行了再训练（具体是强化学习，但是我个人觉得SFT应该也会有差不多的效果）；所以也把自己的简单实践分享出来，具体如下：

引言

阿里最近新发布的

QwQ-32B：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwq-32b/

在推理模型中集成了与 Agent 相关的能力，使其能够在使用工具的同时进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程。

特别地，我们可以在模型文件夹中的added_tokens.json文档中看到特别增加的工具调用和工具响应的特殊token

{"</think>": 151668,"</tool_call>": 151658,"</tool_response>": 151666,"<think>": 151667,"<tool_call>": 151657,"<tool_response>": 151665
}

所以，我们可以以Agentic RAG作为一个具体的场景，测试其端到端的检索增强的生成式问答的效果；

作为对比，我们特别强调下Agentic RAG和当前普遍的RAG实践的范式区别：

RAG：当前的绝大部分RAG项目实践本质上还是工作流：即"通过预定义的代码路径编排 LLM 和工具的系统"（人为事先定义的“写死的”工作流），由许多相互关联但脆弱的工作流组成：路由、分块、重排序、查询解释、查询扩展、源上下文化和搜索工程等；关于RAG的更多介绍可以参看本人之前的一个分享：高阶RAG（检索增强的生成式问答）雕花实践万字分享

评价：人为编排的工作流corner case太多，跟自动驾驶场景类似，你没办法一般化所有的场景，最后往往发现编排“工作流”上限有限；特别是在需要多轮检索等复杂场景下，效果更受限；

Agentic RAG：端到端，做减法，我只需要给模型配一个联网检索的api工具（本次案例中，具体是基于tavily的联网api，有一定的免费额度），剩下的全部由模型自己搞定(Less structure, more intelligence, Less is More)，包括但不限于：
- 意图理解（联网判断)
- 问题改写或拆分
- 接口调用
- 流程编排（含是否多步检索，如何多步检索）
- 引用溯源
- ...

一个补充：Anthropic 关于Agent 模型定义：类似于Deep Search，Agent必须在内部执行目标任务：它们"动态指导自己的过程和工具使用，控制完成任务的方式"

整体流程框架图

整体逻辑：

将用户问题适配到提示词模版 -> 调用模型generate新tokens，若生成中未出现<tool_call>...</tool_call>, 则直接输出返回
若出现<tool_call>...</tool_call>, 则表明模型推理过程中发起了一个工具调用申请，解析它，执行web_search，并将接口调用结果返回包装成<tool_response>...</tool_response>的格式续拼在大模型上下文中，再次请求大模型generate
重复执行，直到没有更多<tool_call>（或达到请求上限）或出现<|im_end|>

整体逻辑其实和Search-R1论文中的流程（如下所示）基本一致：

Search-R1推理流程.png

关键点说明

1、提示词框架模版：

user_question = input('请输入你的问题：')
max_search_times = 5prompt = f"""You are Qwen QwQ, a curious AI built for retrival augmented generation.
You are at 2025 and current date is {date.today()}.
You have access to the web_search tool to retrival relevant information to help answer user questions.
You can use web_search tool up to {max_search_times} times to answer a user's question, but try to be efficient and use as few as possible.
Below are some guidelines:
- Use web_search for general internet queries, like finding current events or factual information.
- Always provide a final answer in a clear and concise manner, with citations for any information obtained from the internet.
- If you think you need to use a tool, format your response as a tool call with the `action` and `action_input` within <tool_call>...</tool_call>, like this:\n<tool_call>\n{{ "action": "web_search", "action_input": {{ "query": "current stock price of Tesla" }} }}\n</tool_call>.
- After using a tool, continue your reasoning based on the web_search result in <tool_response>...</tool_response>.
- Remember that if you need multi-turn web_search to find relevant information, make sure you conduct all search tasks before you provide a final answer.
---
User Question:{user_question}"""

2、新增（自定义的）停止符

当检测到模型在自回归生成过程中触发了<tool_call>(.?)</tool_call>\s$格式（正则匹配）后，停止生成：

from transformers import (AutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,StoppingCriteria,StoppingCriteriaList
)tool_call_regex = r"<tool_call>(.*?)</tool_call>\s*$"
end_regex = r"<\|im_end\|\>\s*$"# 同时监测: <tool_call> 或 <|im_end|>
class RegexStoppingCriteria(StoppingCriteria):def __init__(self, tokenizer, patterns):self.patterns = patternsself.tokenizer = tokenizerdef __call__(self, input_ids: torch.LongTensor, scores: torch.FloatTensor, **kwargs) -> bool:decoded_text = self.tokenizer.decode(input_ids[0])for pattern in self.patterns:if re.search(pattern, decoded_text, re.DOTALL):return Truereturn Falsestopping_criteria = StoppingCriteriaList([RegexStoppingCriteria(tokenizer,patterns=[tool_call_regex, end_regex])
])model.generate(..., topping_criteria=stopping_criteria) # 加上停止符

3、网络搜索api

本次实践中设置的搜索api为tavily，有一定的免费额度，方便实验和复现

详细实践

其他废话不多说了，详细实践代码详见：

DeepSearch复现篇：QwQ-32B ToolCall功能初探，以Agentic RAG为例.ipynb

原文地址：https://github.com/Paul33333/experimental-notebook/blob/main/DeepSearch复现篇：QwQ_32B_ToolCall功能初探，以Agentic_RAG为例.ipynb

测试案例效果

我们下面直接看测试的效果；

测试问题：请给我详细介绍下阿里最近开源发布的QwQ-32B模型的相关信息

生成结果截图展示如下（声明：截图不完整，完整生成详见notebook）：

生成结果之思考+工具调用部分.png

评价：可见，由推理模型自身完成了意图理解（是否联网搜索）&搜索关键词生成（问题改写或拆分，搜什么），而且其还特别思考了潜在的多轮搜索的场景（如果第一次搜索结果不够详细，可能需要进一步细化搜索词...），最后其成功触发了一次web search，然后我们响应其接口调用，并在接口返回结果包在<tool_response>...</tool_response>格式后续拼在上下文中

生成结果之最后报告部分1.png

生成结果之最后报告部分2.png

评价：本案例中，推理模型完成了一次的搜索接口调用，并根据搜索结果的反馈，直接生成了最后的输出报告（并未真正触发多轮搜索），一方面可能是案例的问题，但也有可能是基座模型不足以触发多轮搜索（本人也尝试了其他测试问题，均未真正触发多轮搜索），所以针对基座推理模型做智能体，确实还是有必要像Search-R1一样去做后训练进行针对性微调！

后续展望

基于：

具备使用工具的推理基座模型（模型）
精心设计的合成（或人工整理）的再训练数据（数据）
细分场景下的再次强化训练或SFT （算法）
1. 只需要再掩码掉工具接口响应返回的输出tokens对应的损失（loss）即可

的再训练（针对智能体的SFT或强化学习）路线，应该会成为2025年智能体开发和部署的主流路线；

即post training用于智能体的训练，然后直接将模型用于端到端的推理（模型即产品）

再训练预先考虑了各种行动和边缘情况，使部署变得更简单，不再需要人为编排设计工作流。

【推荐阅读】：model-is-the-product: https://vintagedata.org/blog/posts/model-is-the-product

DeepSearch复现篇：QwQ-32B ToolCall功能初探，以Agentic RAG为例

DeepSearch复现篇：QwQ-32B ToolCall功能初探，以Agentic RAG为例作者：CyPaul Space 原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30289363967 全文阅读约3分钟~ 背景今天看到论文：Search-R1: Training LLMs to Reason …...

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