Function Call Response: {'arguments': '{"city_name": "北京"}', 'name': 'get_weather'} 根据方法名和参数就可以调用自己写的方法,获取到返回值 Tool Call Response: {'current_condition': {'temp_C': '14', 'FeelsLikeC': '13', 'humidity': '38', 'weatherDesc': [{'value': 'Clear'}...
function_result={}iftool_call.function.name=="get_flight_number":function_result=get_flight_number(**json.loads(args))iftool_call.function.name=="get_ticket_price":function_result=get_ticket_price(**json.loads(args))messages.append({"role":"tool","content":f"{json.dumps(function_result)...
定义tool_call函数,其实就是返回dict格式的入参。 eval()函数用于执行一个字符串表达式,并返回表达式的值。例如,eval("1 + 2")返回3。在我们这个例子中其实就是执行tool_call(symbol='10111'),返回结果就是:{'symbol': '10111'} 拼接最后的返回结果,即{'name': 'track', 'parameters': {'symbol': '10...
原理简介在之前的文章《ChatGLM3 的工具调用（FunctionCalling）实现原理》里面，我们介绍了ChatGLM3工具调用的原理，其本质就是让大模型通过微调学会根据prompt中的函数的定义学会下一步应该调用哪个函数，然后我们解析大模型预测的文本结果去执行对应的函数，最后再把执行的结果拼接到prompt中，让大模型继续预测后续的步...
chatglm function call示例chatglm是一个函数,通常在统计和机器学习领域中用于拟合广义线性模型(GLM)。这个函数可以用来预测响应变量,其中自变量可以是连续的或分类的。 下面是一个简单的chatglm函数调用的示例,假设我们有一个名为data的数据框,其中包含一个名为y的响应变量和两个名为x1和x2的预测变量: R复制代码 ...
chatglm3 function call 实例 以下是一个使用 ChatGPT 的 Function Call 功能的实例: 用户向 ChatGPT 提出问题,ChatGPT 判断该问题可以通过某个函数进行回答。然后,ChatGPT 会提取问题中的参数,并将其与函数调用数据结构进行整合,形成一个函数调用请求。 接下来,代码世界会通过严格的 JSON 格式定义的函数调用方法,...
同时原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务等复杂场景。3、更全面的开源序列： 除了对话模型 ChatGLM3-6B 外，还开源了基础模型 ChatGLM-6B-Base、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K。第一步：安装Python环境 相信看到这里的朋友已经部署了Python，如果没有的话请看这篇文章 ...
更完整的功能支持: ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 Prompt 格式,除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和 Agent 任务等复杂场景。 更全面的开源序列: 除了对话模型 ChatGLM3-6B 外,还开源了基础模型 ChatGLM3-6B-Base、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K。以...
ChatGLM 3支持的Function Call意味着以前的开源小参数大模型都是不支持工具调用的,现在glm3的出现,小参数模型也支持了工具调用。这将助推加速模型本地化部署。 同时,ChatGLM 3支持网络搜索增强WebGLM,接入搜索增强,能自动根据问题在互联网上查找相关资料并在回答时提供参考相关文献或文章链接。如下: ...
为了实现根据出发地、目的地及出发时间，自动调用两个函数返回票价，需要对函数实现、parse_function_call方法进行调整，以及修改大模型prompt。在调整后的代码中，大模型能自动依次调用get_flight_number和get_ticket_price，最终结果如下。总结