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...
什么是函数调用(Function Call)? 函数调用是一种机制,它允许 LLM 根据用户的输入识别它需要什么工具以及何时调用它。以下是它通常的工作原理: LLM 收到来自用户的提示。 LLM 决定它需要的工具。 程序员实现过程以接受来自 LLM 的工具调用请求并准备函数调用。 函数调用(带参数)将传递给将处理实际执行的后端服务。
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...
]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\":...
"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...
LLM的Function Calling功能允许LLM根据用户query解析出要访问的函数和参数。通过将不同的分支描述成不同的函数或者工具,即可让LLM进入到子分支实现路由的功能。 ▶Semantic-Router 这是一个开源项目,地址为:https://github.com/aurelio-labs/semantic-router,其原理是为每个分支提供一系列query示例,然后选择最相似的que...
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...
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 ...
function_call=None, tool_calls=[ChatCompletionMessageToolCall(id='call_jkl012', function=Function(arguments='{"location": "New York, NY", "format": "fahrenheit"}', name='get_current_weather'), type='function')])# Process tool call and generate final response as in the previous examples...
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: ...