在structured generation第一期,笔者介绍了基于prompt的Kor。Kor是对LLM的一层封装(prompt+parse),适用于结构化抽取/生成场景。 本期文章,笔者介绍Function Calling,并将其用于structured generation。 Function Calling(又称为Tool Calling,后文统称为FC)是构建agent
原文| Function calling & MCP for LLMs - by Avi Chawla 编译 | 段小草 + Gemini 2.5 ProLLM 的函数调用与 MCP 在 MCP 成为主流(或者像现在这样流行)之前,大多数 AI 工作流依赖于… 段小草发表于小段同学的... 指令微调工程建议(代码) Github:https://github.com/WalkerMitty/Fast-Llama2 本文旨在...
01 函数调用(Function Calling)的用途有哪些? Function Calling 这一技术让开发者能够定义函数(也被称为工具(tools),可以将其视为模型要执行的操作,如进行数学运算或下订单),并让模型智能地选择并输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象。简单来说,这一技术具备以下功能: 自主决策(Autonomous decision making...
Function Calling # You can connect NIM to external tools and services using function calling (also known as tool calling). By providing a list of available functions, NIM can choose to output function arguments for the relevant function(s) which you can execute to augment the prompt with relev...
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) ...
Function Calling是实现AI Agent工具使用的核心技术。它使得LLM不再仅仅是一个信息处理器和文本生成器,而是一个能够驱动实际操作的智能体。例如,AI Agent可以通过Function Calling: 查询实时信息(如天气预报、股票价格、新闻动态)。 与外部API交互(如预订机票酒店、发送邮件、创建日历事件)。
这种方式强调轻量、快速,如 OpenAI 在其 Function Calling 文档中所述,模型在每轮对话中,可以基于工具描述(如 name、description 和 parameters)直接生成调用请求[2]。而 MCP 则采用了严格的 Client-Server 架构,将工具管理、数据上下文提供与模型推理解耦开来。根据 MCP 官方介绍,Host(如 LLM 应用)通过 Client 与...
"tool_input": <parameters for the selected tool, matching the tool's JSON schema>,"message": <direct response users content>} 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...
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...
一个简单的原则就是:如果开发者能通过描述文档准确理解tool的用途和使用方法,那么经过适当训练的LLM同样可以完成有效调用 小结 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...