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O método bind_tools() é utilizado para preparar a LLM para reconhecer e utilizar as tools específicas. Ele permite que o modelo entenda a estrutura e os parâmetros delas, como nome, descrição e os argumentos esperados. Essa preparação é importante porque alguns modelos precisam ser explicitamente habilitados para usar tools, garantindo que a chamada dessa ferramenta ocorra de forma correta e eficiente.
Cada provedor de modelo (OpenAI, Anthropic, etc.) tem um formato específico para representar tools; o bind_tools() converte para o formato específico do modelo. Aqui tem mais explicações sobre, caso queira saber mais.
Embora você tenha notado que o modelo ainda conseguiu acessar as tools sem usar bind_tools(), isso pode ocorrer devido à capacidade intrínseca do modelo de inferir a lógica de uso dessas ferramentas. Modelos mais avançados podem ser mais flexíveis e capazes de lidar com chamadas de tools de maneira intuitiva, mas se usarmos o bind_tools() é mais garantido de aumentar a precisão e a compatibilidade, especialmente quando estamos usando várias tools.
Além disso, bind_tools() ajuda a garantir que os argumentos da tool sejam gerados no formato correto, reduzindo erros de formatação e melhorando a estruturação das saídas. Portanto, mesmo que em testes simples o uso de bind_tools() não pareça essencial, ele é uma prática recomendada que prepara o sistema para interações mais sofisticadas e robustas.