ChatGLM3终于带来了跟ChatGPT一样的工具调用能力,通过它的源码和样本数据,我们可以了解到让大模型学会使用工具的方法原理。 官方例子中的疑问 我们先跟着官方例子的步骤一步步走。 构建System Prompt 这里以两个工具调用为例,首先准备好要构建的数据的描述信息。其实就是定义好我们能给大模型提供的工具。 tools = [...
content=None role='assistant' tool_calls=[CompletionMessageToolCall(id='call_8426536237797255138', function=Function(arguments='{"date":"2024-03-23","flight_number":"8321"}', name='get_ticket_price'), type='function')] id='call_8426536237797255138' function=Function(arguments='{"date":"2024...
tools=[{"type":"function","function":{"name":"get_flight_number","description":"根据始发地、目的地和日期,查询对应日期的航班号","parameters":{"type":"object","properties":{"departure":{"description":"出发地","type":"string"},"destination":{"description":"目的地","type":"string"},...
在构建系统提示时，需要明确定义可供大模型使用的工具。调用方法限制：ChatGLM36B版本的工具调用仅支持通过chat方法，而不支持stream_chat方法。这是因为stream_chat方法未调用处理工具调用结果的process_response方法，且其设计限制使其无法在中间阶段进行必要的处理。结果返回与处理：工具调用的结果返回为一个d...
函数调用（Function Calling）是让大型模型掌握工具操作的关键技术，ChatGLM3具备这一能力。其通过源码和样本数据，让我们了解到训练模型使用工具的原理。函数调用功能能增强模型推理效果，支持信息检索、数据库操作、知识图谱搜索与推理、操作系统及外部操作。开发人员可以利用函数调用，通过GPT实现目标。举一个...
chatglm3 functioncalling 解析observation ChatGLM-3是一个先进的自然语言处理模型,它基于Transformer架构,并且具有巨大的模型规模,使其能够理解和生成复杂的语言。在使用ChatGLM-3时,我们通常需要通过函数调用与其进行交互,传递一些参数,并从模型中获得输出或观察结果(observation)。 在解析observation时,我们需要考虑以下...
视频共有三部分:均是在自己的系统中集成或调用chatgpt API/ChatGLM1.使用chatgpt api Function Calling功能调用方法,执行sql语句,操作数据库2.生成网页并立即查看结果3.blazor中集成chatglm, 视频播放量 334、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 1,
ChatGLM3 的代码解释器（Code Interpreter）实现原理 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...
在Langchain-Chatchat中使用chatglm3-6b模型的自定义工具,需要确保在初始化StructuredGLM3ChatAgent时,自定义工具被包含在tools序列中。同时,需要验证StructuredChatOutputParserWithRetries类的parse方法能正确识别工具的名称,以及tool_config_from_file函数能找到并正确读取工具的配置文件。最后,需要在StructuredGLM3ChatAgent...
Function Call 能力 ChatGLM3-6B 模型的函数调用一直广受各大开发者喜爱。GLM-4-9B 模型的函数调用能力更是迎来了巨大的升级,相比上一代提升了 40%,在 Berkeley Function-Calling Leaderboard 上,GLM-4-9B 模型的 Function Call 能力与 GPT-4 不相上下。