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的方式节省了很多代码,基于spring的High-level方式更为简单,只需要
model = ChatOllama(model="qwq", format="json") 不是所有模型都支持FUNCTION CALL 的,deepseek 7b 14bqwen32b均不支持,qwq支持,mistral也支持,但是对中文解析不是特别好,此外,ollama上的chatglm不支持function calling ,得直接连智谱的开放平台,用它的API才行。 步骤3:绑定一下模型和函数 model=model.bind_...
这里可以看到,Function Calling的实际核心还是在LLM,LLM相当于大脑的作用,决定执行哪个函数,LangChain在这里作为辅助大脑的框架,根据LLM的输出去执行某些具体的动作,通过该流程也能看出LLM和LangChain各自的分工。 以一次具体的Function Calling为例,其执行过程如下: user_code run_llm llm = chatopenai self.__call_...
背景介绍 引用: 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,
简介: LangChain-17 FunctionCalling 利用大模型对函数进行回调 扩展大模型的额外的能力 比如实现加减乘除等功能 背景介绍 引用: 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。
1、function calling openai里面的function定义是一个列表,对于单个function来说列表中只有一个元素 其中的discripton字段非常重要,因为这会直接输入给大模型,根据这些描述来决定是否调用这些模型 传递给大模型的message是一个list 大模型生成的回复resoponse的每个部分是choice列表的一个元素 ...
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。
LangChain-11 Code Writing FunctionCalling 大模型通过编写代码完成需求 大模型计算加法 原创 背景简介 我们知道GPT模型对于内容的输出,是对下一个字符的预测,通过概率选出下一个文本。 而且我们也知道,训练样本是非常庞大的,对于GPT来说,也是有可能学习过1 + 1 = 2的。
简介:LangChain-11 Code Writing FunctionCalling 大模型通过编写代码完成需求 大模型计算加法 背景简介 我们知道GPT模型对于内容的输出,是对下一个字符的预测,通过概率选出下一个文本。 而且我们也知道,训练样本是非常庞大的,对于GPT来说,也是有可能学习过1 + 1 = 2的。
LangChain-11 Code Writing FunctionCalling 大模型通过编写代码完成需求 大模型计算加法,我们知道GPT模型对于内容的输出,是对下一个字符的预测,通过概率选出下一个文本。而且我们也知道,训练样本是非常庞大的,