该Prompt告知了LLM:如果需要使用function-calling能力,那么就从tools(tools是预定义的functions)中选取一个最匹配的函数;如果不需要,就用自然语言与用户交互,此时与正常的对话流程无异。输出的格式固定为json,方便解析。 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...
(1)定义一个函数functions_metadata来解析每个API(函数),为llm tools提供所需要的元数据,如函数名、描述和必需的参数列表,并返回指定的格式。 (2)在定义一个类FunctionsRegistry,能读取指定文件夹下的所有python文件,并能返回所有的函数,并使用步骤(1)所定义的形式返回。 这样在使用llm调用自定义的API时,就可以把...
该Prompt告知了LLM:如果需要使用function-calling能力,那么就从tools(tools是预定义的functions)中选取一个最匹配的函数;如果不需要,就用自然语言与用户交互,此时与正常的对话流程无异。输出的格式固定为json,方便解析。 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...
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,...
比如,谷歌的 Gemini API 最近也开始支持函数调用, Anthropic 也在将其整合到 Claude 中。函数调用(译者注:Function Calling,允许模型通过调用特定的函数来执行某些复杂任务。)已经成为大语言模型(LLMs)的关键功能之一,能够显著增强大模型应用能力。因此,学习这项技术是极其有意义的。
工具(Function Calling) “工具(Tool)”或“功能调用(Function Calling)”允许大型语言模型(LLM)在必要时调用一个或多个可用的工具,这些工具通常由开发者定义。工具可以是任何东西:网页搜索、对外部 API 的调用,或特定代码的执行等。LLM 本身不能实际调用工具;相反,它们会在响应中表达调用特定工具的意图(而不是以纯...
Function Calling 简介 诸如GPT-4、Mistral Nemo 和 Llama 3.1 之类的大语言模型(LLMs)现在可以检测何时需要调用函数,然后输出包含调用该函数参数的 JSON。这一突破能够有效提升您的 AI 应用的能力。 Functional calling 助力开发人员: 搭建LLM 驱动数据提取和标记解决方案(例如:从维基百科文章中提取人物名字) ...
OpenAI 在06/13發表了新的功能 “Function calling“,其實對 LLM 的開發上算是一個完整的新發展。 本篇文章將快速解釋一下這個更新將會帶來哪一些變革,並且也透過將 LINE 官方帳號的相關整合為案例,幫你打造一個旅遊小幫手。 關於OpenAI 新的功能Function Calling 的細節 ...
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: ...
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...