步骤5:将调用字符串和实现函数关联 前面result串中,可能有多个function calling ,所以还得循环解析一下: fortool_callinresult.tool_calls:iftool_call["name"]=="get_ages":selected_tool=get_ages#function name assignmentelse:raiseValueError(f"Tool '{tool_call['name']}' is not supported.")tool_output...
鉴于openai已经成为事实上的接口标准,我们后面以LangChain中的ChantOpenAI来进行流程分析,同时配合不同的LLM来研究其他大模型是如何实现自己的Function Calling的 这里可以看到,Function Calling的实际核心还是在LLM,LLM相当于大脑的作用,决定执行哪个函数,LangChain在这里作为辅助大脑的框架,根据LLM的输出去执行某些具体的动作...
langchain4j针对Tools(Function Calling)提供了Low-level及High-level两层抽象。Low-level是ChatLanguageModel及ToolSpecification APIs,High-level是AI Services及@Tool注解。High-level的方式节省了很多代码,基于spring的High-level方式更为简单,只需要把标注@Tool方法的类托管给spring就行。 doc tools language-models 原...
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Function calling用于将LLM的输出格式化成Function calling所需要的参数。 Function calling介绍 简单的说,Function calling就是基于(自定义)函数调用所需要的参数,...
背景介绍 引用: Function Calling是一种允许用户在使用大型语言模型(如GPT系列)处理特定问题时,定制并调用外部函数的功能。这些外部函数可以是专门为处理特定任务(如数据分析、图像处理等)而设计的代码块。通过Function Calling,大模型可以调用这些外部函数获取信息,
简介: LangChain-17 FunctionCalling 利用大模型对函数进行回调 扩展大模型的额外的能力 比如实现加减乘除等功能 背景介绍 引用: Function Calling是一种允许用户在使用大型语言模型(如GPT系列)处理特定问题时,定制并调用外部函数的功能。这些外部函数可以是专门为处理特定任务(如数据分析、图像处理等)而设计的代码块。
【GPT入门】第20课 langchain的function calling 初步体验 1. langchain的function calling 非常简洁 2. 代码 3. 执行结果: 1. langchain的function calling 非常简洁 在方法名说明方法用途和参数作用 增加@to...
· LangChain-17 FunctionCalling 利用大模型对函数进行回调 扩展大模型的额外的能力 比如实现加减乘除等功能 原创 · LangChain-25 ReAct 让大模型自己思考和决策下一步 AutoGPT实现途径、AGI重要里程碑 原创 · 大语言模型生成模型的源码结构复习 · 第三期 Plugins & Function Calling · 使用pytorch从零开...
LangChain-17 FunctionCalling 利用大模型对函数进行回调 扩展大模型的额外的能力 比如实现加减乘除等功能,FunctionCalling是一种允许用户在使用大型语言模型(如GPT系列)处理特定问题时,定制并调用外部函数的功能理能力。
Function callingに関して、実際に動かして試した結果をLangChain Agentと比較しつつご紹介しました。比較結果でも述べた通り、現状はライブラリの使い所を上手く考えて付き合っていく必要があるかと思いますが、OpenAI側もLangChain等のライブラリ側もお互いを追いながらアップデートし続けている状...