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...
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...
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...
《Functions, Tools and Agents with LangChain》- OpenAI Function Calling In LangChain 中英文字幕, 视频播放量 345、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 2、收藏人数 7、转发人数 0, 视频作者 BobLin说, 作者简介 深入学习AI大模型,技术作者,熟悉langchain。个人博客: ht
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。
OpenAI | Function calling 上手体验 引言 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...
· 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...
本文主要研究一下langchain4j的Tools(Function Calling) 示例 tool @Slf4j public class WeatherTools { @Tool("Returns the weather forecast for tomorrow for a given city") String getWeather(@P("The city for which the weather forecast should be returned") String city) { ...
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。