其实Function Calling就是为了解决上述特定需求而产生的,当通用大语言模型完成上述的问题时,可以考虑借助外部的接口和服务,将它们看作大语言模型的基础接口使用就可以了。这样当用户需要询问当前天气时,ChatGPT自行考虑是否需要调用外部接口就可以了。 The basic sequence of steps for function calling is as follows: C...
function_name = message.additional_kwargs["function_call"]["name"] arguments = json.loads(message.additional_kwargs["function_call"]["arguments"]) function_response = weather_function( location=arguments.get("location"), ) function_message = FunctionMessage(name=function_name, content=function_re...
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...
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,然后根据这些信息生成相应的输出,从而实现更加复杂和专业化的任务处理能力。
Function calling 其实就是把这个过程 API 化了。 这个东西出现的还真是快,其实我在前些天用 ChatGPT 插件的时候就一只在想这个问题,插件最强大的地方在于任何类型的应用,无论它本身是否有 AI 能力,都能用通过插件这个方式把大语言模型的能力用到自己的产品上面。
构建Agent的重要的一步是Function calling(函数调用),本文不使用任何langchain等框架或者coze等平台,从0开始构建一个可以调用function的Agent。 Function calling其实就是提供了一种方式,允许LLM与外部系统进行交互,还有如何进行交互。 1、买火车票 我让Kimi帮买张火车票,它会直接拒绝,甚至换ChatGPT、文心、通义等其他...
OpenAI 新的Function Calling O网页链接 的一种用法:让它返回格式化的JSON数据。以前GPT 3.5让它稳定的输出JSON格式是有点麻烦的,首先是Prompt比较长,可能还要Few-Shot,现在有了Function Calling,就可以要求它在返回结果之前去调用指定的Function,将结果作为参数传给Function,那么它就能返回一个标准的JSON格式,然后你...
用Function Calling(函数调用) 把大模型和业务连接起来 一、接口介绍 1. 接口 (Interface) 两种常见接口: 人机交互接口,User Interface, 简称 UI 应用程序编程接口,Application Programming Interface, 简称 API 接口能「通」的关键,是两边都要遵守约定。
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,...
“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(而不是以纯文本回应)。然后,我们应...