function calling的引入 当你提出问题时,OpenAI 会用自然语言向你回复: 虽然这是生成式人工智能的优点之一,即人工智能能够使用自然语言与用户交流,但对于试图将人工智能的响应与其他应用程序连接起来的开发人员来说,这可能是一场噩梦。开发人员通常必须使用正则表达式(Regex)或提示工程将输出转换成所需的格式,然后才能将...
Function Calling是OpenAI于2023年6月13日发布的在Chat Completions API中添加的新能力,允许开发者将大语言模型(如GPT-4)与外部函数或工具集成。通过 Function Calling,模型可以理解用户请求并生成调用外部函数所需的参数,从而实现更复杂、更动态的任务处理。 01 Function Calling 是什么? OpenAI允许我们通过Function Call...
就在3月27日，连OpenAI都宣布正式支持MCP了。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...
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,...
来自OpenAI官网的Function calling介绍与最佳实践 学习如何将大型语言模型连接到外部工具。 介绍 函数调用允许您将模型如gpt-4o与外部工具和系统连接起来。这对于许多事情都很有用,比如为AI助手赋能,或者在你的应用程序与模型之间建立深度集成。 在2024年8月,我们推出了结构化输出功能。当你在函数定义中通过设置strict:...
function calling 的作用 它允许 ChatGPT 生成参数,并以结构化的数据类型与自定义函数进行交互,生成稳定的 JSON 输出。 最重要的是,它能够从自然语言中提取相应的函数参数,方便我们进行函数调用,而无需将具体执行函数传递给 GPT。这为我们的对话提供了更灵活的方式。
前段时间OpenAI发布了全新的Function Calling指南,这次更新不仅让文档缩短了50%,还带来了一些重要的最佳实践。作为Agent的核心能力之一,Function Calling的正确使用对于构建强大的AI Agents应用至关重要。所以今天给家人们分享一下这次更新的重点内容! Function Calling的两大核心应用 ...
当您使用具有函数调用的OpenAI API时,模型实际上从不自行执行函数,而是在第3步中,模型仅生成可以用来调用您的参数,您的代码可以选择如何处理,很可能是通过调用指示的函数。您的应用程序始终完全掌控。 如何使用函数调用 在聊天补全API、助手API以及批量API中都支持函数调用。本指南重点介绍使用聊天补全API进行函数调用。
函数调用(Function Calling)是 OpenAI 在 6 月 13 日发布的新能力。根据官方博客描述,函数调用能力可以让模型输出一个请求调用函数的消息,其中包含所需调用的函数信息、以及调用函数时所携带的参数信息。这是一种将 GPT 能力与外部工具 / API 连接起来的新方式。