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)? 函数调用是一种机制,它允许 LLM 根据
),其实就是openai提供的Function Call功能。使用Function Call功能时,你需要定义(并不是真的写程序去定义一个函数,而仅仅是用文字来描述一个函数)一些function(需要指定函数名,函数用途的描述,参数名,参数描述),传给LLM,当用户输入一个问题时,LLM通过文本分析是否需要调用某一个function,如果需要调用,那么LLM返回一...
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...
函数定义(Function Definition):开发者首先需要向LLM描述一组可用的函数(或工具)。这些描述通常采用结构化的格式(如JSON Schema),清晰地定义每个函数的名称、功能说明(description,供LLM理解何时使用该函数)、以及所需的参数(包括参数名、类型、描述和是否必需)。 模型决策(Model Decision):当用户提出请求时,LLM会分析...
]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\":...
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 ...
"function_call": { "name": "get_current_weather", "arguments": "{ \"location\": \"Boston, MA\"}" } }, "finish_reason": "function_call" }] } 這時候, OpenAI 的 API絕對會回覆給你 JSON ,不需要透過各種黑魔防禦術(特殊 Prompt) 就可以達成。 如果他找得到相關資料,他就會幫你把資料抽...
tool_calls is not None: # 1106 版新模型支持一次返回多个函数调用请求 for tool_call in response.tool_calls: args = json.loads(tool_call.function.arguments) print(f'参数:{args}') if tool_call.function.name == "get_location_coordinate": print("Call: get_location_coordinate") result = get...
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...
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: ...