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、什么是Function Calling? 在生成式AI的上下文中,函数调用通常指的是LLM在生成响应时,能够识别并执行特定的函数或API调用,以获取额外的信息或执行特定的任务。 函数调用增强了LLM的扩展性和实用性,使其能够跨越语言模型的边界,与数据库、Web服务等外部系统无缝交互,从而提供更加全面和实时的信息。
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。
Function Calling(函数调用)是指大语言模型(LLM)检测到用户请求需要外部数据或操作，然后生成结构化输出（通常为JSON）的过程，该输出指定了要调用的函数以及必要的参数。例如，一个配备了函数调用的LLM可以输出一个触发天气API调用的JSON对象，而不是简单地生成文本来回答“今天上海天气怎么样？”。一旦外部工具返回相关...
Function Calling 是一种 AI 模型根据上下文自动执行函数的机制，它充当了 AI 模型与外部系统之间的桥梁。不同的 AI 模型平台有不同的 Function Calling 实现，代码集成的方式也不一样，由不同的 AI 模型平台来定义和实现。使用 Function Calling 需要通过代码给 LLM 提供一组 functions，并提供清晰的函数描述、函数...
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,...
而Function Calling呢，则最初是由OpenAI在2023年6月作为其API的一部分提出的，就是一种函数调用机制，允许LLM通在生成内容的过程中调用外部函数或服务，从而获取更多能力。现在，很多其他大模型也借鉴了这种概念，纷纷推出了自己的function calling 。借助这个功能，可以调用外网检索引擎、天气查询、图片生成服务、音乐...
(1)不使用 外部函数 LLM 的response 的例子 (2)使用外部函数 第一次 询问 (3)使用外部函数 第二次询问 json schema 格式 Message 4种消息 函数查表 背景 Function Calling 的核心思想: 将大语言模型的语言理解能力与外部工具的功能结合起来,让大语言模型能够理解用户的意图,并调用合适的工具来完成任务。例如,通...
Function Calling 帮助 LLM 决定它想要做什么。 MCP 确保工具可靠可用、可发现和可执行,而无需自定义集成所有内容。 例如,代理可能会使用函数调用说“我需要搜索 Web”。 该请求可以通过 MCP 进行路由,以便从可用的 Web 搜索工具中进行选择,调用正确的工具,并以标准格式返回结果。
在大型语言模型（LLM）的发展过程中，"function calling"成为提升模型实际应用能力的重要研究方向之一。随着AI技术的进步，许多应用场景要求模型能够自动调用不同的API来执行任务。这不仅包括正确选择合适的API，还需要生成符合规范的函数调用，从而实现复杂的任务自动化。因此，理解如何生成高质量的function calling微调数据...