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,只需要把标注@Tool方法的类托管给spring就行。 doc tools language-models 原...
OpenAI官网Function calling文档:https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling?api-mode=responses&example=get-weather 文档中给了获取天气、发送邮件、搜索本地知识库这三个例子,以获取天气为例: fromopenaiimportOpenAI client = OpenAI() tools = [{"type":"function","name":"get_weather","desc...
✅ 方案一:换用具备Function calling的模型,这个没什么好说的。 ✅ 方案二:给 LLM 加入“输出格式约束”的 Prompt(推荐) 你可以手动提示它该怎么写,主要是增加了format_instructions 模版,具体如下: from langchain_ollama import ChatOllama from langchain.agents import Tool, initialize_agent from langchain...
but since the user already specified "tomorrow" and the tool's response mentions tomorrow, maybe that's redundant. But just to make sure, calling getTomorrow would ensure the correct date is mentioned. Wait, the getWeather function already provided the temperature...
聊聊langchain4j的Tools(Function Calling) LLM 本文主要研究一下langchain4j的Tools(Function Calling) code4it 2025/03/15 3150 炸裂!Spring AI 1.0 正式发布,让 Java 再次伟大! 工具模型javaspring服务 炸裂,炸裂,炸裂!从第一次提交代码到现在,经过 2 年的沉淀,Spring AI 框架的第一个正式版本 1.0 终于发布...
{ "function_call": { "name": "Calculator", "arguments": "{\n \"__arg1\": \"2^33\"\n}" } }, "example": false } } ] ], "llm_output": { "token_usage": { "prompt_tokens": 102, "completion_tokens": 19, "total_tokens": 121 }, "model_name": "gpt-3.5-turbo-0613" ...
IMPORTANT: In order to deploy and run this example, you'll need:Azure account. If you're new to Azure, get an Azure account for free and you'll get some free Azure credits to get started. See guide to deploying with the free trial. Azure subs...
AIMessage(content='', additional_kwargs={'function_call': {'name': 'get_stock_ticker_price', 'arguments': '{\n "stockticker": "GOOGL"\n}'}}, example=False) 就會直接轉換成GOOGL這個股票代號。也因為知道是get_stock_ticker_price會對應到tools[0]這邊其實可以支援多個 Functions,但是支援多個代表...
【基础篇】5、Function Calling 10:35 【基础篇】6、文档加载器:Document Loaders 02:46 【基础篇】7、文档处理器 05:14 【基础篇】8、向量数据库与向量检索 07:49 【基础篇】9、历史记录的剪裁 01:19 【基础篇】10、过滤带标识的历史记录 00:56 【基础篇】11、Pipeline 式调用PromptTemplate,LLM...
Function callingに関して、実際に動かして試した結果をLangChain Agentと比較しつつご紹介しました。比較結果でも述べた通り、現状はライブラリの使い所を上手く考えて付き合っていく必要があるかと思いますが、OpenAI側もLangChain等のライブラリ側もお互いを追いながらアップデートし続けている状...