LLMs的函数调用和MCP 在MCP 成为主流(或像现在这样流行)之前,大多数 AI 工作流都依赖于传统的函数调用。 现在,MCP(模型上下文协议)正在为开发人员构建代理程序构建工具访问和编排的方式发生转变。 这是一个解释函数调用和MCP的图示:让我们深入了解一下!什么是函数调用(Function Call)?
但是LLM在返回时存在不确定性,无法很好地保证工具被正常调用。Function Call可以更加明确地让大模型去选择工具。类似的2023大会上提到的seed功能或者json-format返回,也都是类似的功能。 下面展示了官网的一个[1] curl https://api.openai.com/v1/chat/completions -u :$OPENAI_API_KEY-H'Content-Type: applicati...
for function_call in function_calls: ## Parse function calling information function_name = function_call["function"]["name"] function_args = json.loads(function_call["function"]["arguments"]) ## Find the correspoding function and call it with the given arguments function_to_call = available...
]print("FINAL RESULT WITH FUNCTION CALL: ", parse_result(invokeLLM(messages)).result)else:print("FINAL RESULT: ", result_wrapper.result 实验效果: Entera string: 你好PAYLOAD: {"model":"","messages": [{"role":"system","content":"You have access to the following tools:\n[{\"name\":...
本环境预装 DeepSeek-v3 0324版,支持function call,仅支持在高性能应用服务HAI“八卡旗舰型”算力套餐上运行。“八卡旗舰型”算力套餐需开白使用,若有使用需求需提工单进行审核申请。 geru 2025/04/28 950 大型语言模型函数调用入门 入门数据工具函数模型 函数调用 是 大型语言模型 (LLM)(如 GPT-4)中的一项强...
LLM的基本使用方式是text in -> text out, 输出是text。 但是很多时候,我们希望它能以固定的格式输出,以便解析成结构化的数据,传递给后续的处理逻辑。 在OpenAI 发布Function calling之前,我们可能会议文本输入的方式,在Prompt中要求LLM格式化输出,或者通过LangChain框架提供的Parsers相关的抽象。现在,OpenAI 提供了Funct...
基于LLM 和 Function Call实现Agent ReAct的作用就是协同LLM和外部的信息获取,与其它功能交互,如果说LLM模型是大脑,那么ReAct框架就是这个大脑的手脚和五官。 下面我们就用代码来实现一个简单的具有自主规划功能的Agent,需要的东西也很简单: Python开发环境 python 版本用到3.12.1 版本没有强制要求 ...
在内部,Spring AI ChatModel 将创建一个 FunctionCallbackWrapper 包装器的实例,该包装器添加通过 AI 模型调用它的逻辑。@Bean 的名称作为 ChatOption 传递。 @Configuration staticclassConfig{ @Bean @Description("Get the weather in location")// function description ...
llm function call用法llm function call用法 使用LLM的Function Call功能时,需要定义一些函数(描述函数用途、参数名、参数描述),并传给LLM。当用户输入问题时,LLM通过文本分析判断是否需要调用某个预定义的函数。如果需要调用,LLM会返回一个JSON,包括需要调用的函数名、需要输入到函数的参数名和参数值。此功能主要完成...
由此,我们受到启发:只要LLM基座够强(能够严格遵循Prompt响应诉求),即使LLM本身不支持function-calling,我们也可以自己实现function-calling,脱离对特定LLM的依赖! 拿到function-calling的结果后,若要用自然语言的形式输出结果,还要再调用一次LLM,对结果进行整合。此时可以使用另一个Prompt: ...