functions = [ { "name": "query_weather", "description": "查询天气信息。", "parameters": { "type": "object", "properties": { "city": {"type": "string", "description": "城市名称"}, "date": {"type": "string", "description": "查询日期"} }, "required": ["city", "date"] ...
"type": "integer", "description": "预测天数", } }, "required": ["location", "format", "num_days"] }, } } ] 调用LLM 获得函数的请求参数 Function Calling 是通过请求 LLM 的 chat API 实现的,在支持 Function Calling 模型的 chat API 参数中,会有一个 functions 参数 (或 tools,不同 LLM...
Function Calling 是通过请求 LLM 的 chat API 实现的,在支持 Function Calling 模型的 chat API 参数中,会有一个 functions 参数 (或 tools,不同 LLM 的参数会有所不同) ,通过传入这个参数,大模型则会知道拥有哪些参数可供使用。并且会根据用户的输入,推理出应该调用哪些函数,并将自然语言转成函数的请求参数,...
下面以 OpenAI 的 SDK 举例: from openai import OpenAI def chat_completion_request(messages, tools=None, tool_choice=None, model="gpt-3.5-turbo"): try: response = client.chat.completions.create( model=model, messages=messages, tools=tools, tool_choice=tool_choice, ) return response except Exce...
"type": "integer", "description": "预测天数", } }, "required": ["location", "format", "num_days"] }, } } ] 调用LLM 获得函数的请求参数 Function Calling 是通过请求 LLM 的 chat API 实现的,在支持 Function Calling 模型的 chat API 参数中,会有一个 functions 参数 (或 tools,不同 LLM...
在OpenAI Function Call中,意图识别的核心依赖于模型对工具描述的理解。以下是具体流程:工具描述注册: 在模型中注册工具时,需要提供详细的功能说明和参数说明。 functions = [ { "name": "query_weather", "description": "查询天气信息。", "parameters": { "type": "object", "properties": { "city": {...
不同LLM 的 API 接口协议会有所不同,下文将以OpenAI 的 API 协议为例,说明如何实现 Function Calling ① 函数描述 我们可以按照智能体的需要来实现函数,比如前文的「调研员」智能体,为其实现了这些函数:WebBrowseAndSummarize:浏览网页并总结网页内容;ConductResearch:生成调研报告等。如果是一个智能家居的智能体,可...
按OpenAI 的说法,性能肯定是 Sota(遥遥领先) 的 对了,如果你想快速体验,可以直接 fork 这个项目 https://github.com/openai/openai-cua-sample-app 03 Agents SDK 这次,必须得吹爆 OpenAI 了,他们开源了一个硬货:OpenAI Agent 框架。 Git 地址在这: ...
运行Swarm 就是从实例化一个 client 开始的(其就是在内部实例化一个 OpenAI 客户端)。 from swarm import Swarm client = Swarm 1. client.run Swarm 的 run 函数类似于 Chat Completions API 中的 chat.completions.create 函数——接收消息并返回消息,并且在调用之间不保存任何状态。但重点在于,它还处理 Agen...
其中,OpenAI Tools、OpenAI Functions这两个类型主要针对OpenAI制定的,OpenAI Tools试了下智谱AI的GLM4也能用。特别推荐一下Structured Chat,对话历史、多个入参的工具都支持,效果也相对比较好。此外如果有个性化的需求也可以根据需要定制化Agent。 2、AgentExecutor ...