几个月前OpenAI官方发布了其API的函数调用功能(Function calling), 在 API 调用中,您可以描述函数,并让模型智能地选择输出包含调用一个或多个函数的参数的 JSON 对象。API函数“ChatCompletion” 虽然不会实际调用该函数;但是模型会生成这些基于函数参数的JSON对象,您可以使用它来调用代码中的实际函数。 也就是说当...
例-3 langchain-functioncall方式 这个程序利用langchain 实现函数调用。 import os import json from langchain.schema import ( HumanMessage, FunctionMessage ) from langchain_openai import ChatOpenAI os.environ['OPENAI_API_KEY'] ="sk-xxxxxxxx" os.environ['OPENAI_BASE_URL'] ="https://api.chatanywh...
import json from langchain_core.utils.function_calling import convert_to_openai_tool def multiply(a: int, b: int) -> int: """Multiply two integers together. Args: a: First integer b: Second integer """ return a * b print(json.dumps(convert_to_openai_tool(multiply), indent=2)) 1....
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。 安装依赖 pip install -qU langchain-core langchain-openai 编写代码 这里封装了一些类:加、减、乘、除 通过: llm_with_tools = llm.bind_tools([Add, Multiply, Subtract]) ...
概念Function calling 和 Tool Calling 会混用 我们在做应用开发的时候,大部分时候尽量避免直接耦合到OpenAI,会使得程序兼容性不好,这时只要面向 LangChain 开发就可以了 LangChain 是一个灵活的框架,它提供了与多种大模型进行交互的能力 它的设计允许集成和使用来自不同源的多种模型,包括但不限于OpenAl、Cohere和 ...
OpenAI 是第一个引入这项功能的公司,他们称之为 “Function Calling”,后来发展成为我们今天所知的 “Tool Calling”。随后,其他模型提供商如 Gemini、Mistral、Fireworks 等也纷纷跟进,每个人都带来了他们自己的接口。这种多样性虽然令人兴奋,但也带来了一个问题:如何在不同的模型提供商之间轻松切换?
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...
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。 安装依赖 pip install -qU langchain-core langchain-openai...
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。 安装依赖 pip install -qU langchain-core langchain-openai 编写代码 这里封装了一些类:加、减、乘、除 通过: llm_with_tools = llm.bind_tools([Add, Multiply, Subtract]) ...
I have a question for folks who have already tried out OpenAI function calling with Langchain. I am not getting a consistent response from Langchain. Sometimes I get the below response, where the value is present inadditional_kwargs.function_callattribute. ...