Function Calling 是一种机制,允许模型在生成文本的过程中调用预定义的函数或API,以执行特定任务或获取外部数据。 当模型识别到需要调用某个函数时,它会生成相应的函数调用指令,并传递必要的参数。然后,外部系统执行该函数并将结果返回给模型,模型再基于这些结果继续生成后续的文本。 通过Function Call机制,Agent可以实现...
通过让 function_call 调用 API,我们轻易就能让 llm 和环境进行交互。然后,各家公司的 agent 模型应运而出,却都像一个没灵魂的躯壳,完全让用户提不起兴趣。问题出在哪里?我个人觉着是这个 agent 没有思考能力,导致和环境的交互太死板了。毕竟目前的 function_call,本质就是把一堆 if else 语句变成训练语料让模...
c = askgpt("Use the `sum` function to solve this: What is 6+3?", system = "You must use the `sum` function instead of adding yourself.", functions=[schema(sums)]) m = c.choices[0].message m 使用c.choices[0].message来获取模型返回的响应,"function_call" 字段是模型返回的回调函数...
AI Agent 先调用 DeepFlow API 查看追踪、指标、事件、日志等数据种的一种,并对数据使用一系列统计算法进行特征总结(从而有效降低 Token 数量),然后使用这些特征信息作为 Prompt 调用 LLM(目前主要是 GPT4)进行分析。分析完一种数据之后,AI Agent 利用 LLM 的 Function Calling 或者 JSON Mode 等能力,决定还需要分...
启发式函数(heuristic function)用来帮助确定轨迹是否低效或者包含幻觉(hallucination),进而决定是否要停止任务。低效的规划是指花费过长时间而没有成功的轨迹;幻觉是指遇到一系列连续相同的动作,导致环境中出现相同的观察结果。 自我反思(Self-reflection)是通过向 LLM 展示一个 two-shot 的示例来创建的,其中每个示例都...
为了利用 ChatGPT 新增的函数调用(function call)功能,作者将每个 API 视为一个特殊函数,并将其 API 文档放入 ChatGPT 的函数字段来让模型理解如何调用 API。 此外,作者也定义了「Give Up」和「Final Answer」两种函数标识行为序列的结束。 DFSDT与传统模型推理方法的对比(左图),解路径标注流程示意图(右图) 在...
前面我说过,2024 年初的时候,大家都认为 agent 很快就能实现。为什么?因为 function_call 的技术路线已经突破了。通过让 function_call 调用 API,我们轻易就能让 llm 和环境进行交互。然后,各家公司的 agent 模型应运而出,却都像一个没灵魂的躯壳,完全让用户提不起兴趣。问题出在哪里?我个人觉着是这个 agent 没...
分析完一种数据之后,AI Agent 利用 LLM 的 Function Calling 或者JSONMode 等能力,决定还需要分析其他哪个或哪些类型的数据。最后,AI Agent 基于所有分析结果再请求 LLM 做一次归纳总结。 在这个过程中,DeepFlow 的 eBPF 提供了完整的、全栈的可观测性数据,AutoTagging 为所有数据注入了统一的、语义丰富的标签。基于...
为了利用 ChatGPT 新增的函数调用（function call）功能，作者将每个 API 视为一个特殊函数，并将其 API 文档放入 ChatGPT 的函数字段来让模型理解如何调用 API。此外，作者也定义了「Give Up」和「Final Answer」两种函数标识行为序列的结束。DFSDT与传统模型推理方法的对比（左图），解路径标注流程示意图（右图）...
为了利用 ChatGPT 新增的函数调用(function call)功能,作者将每个 API 视为一个特殊函数,并将其 API 文档放入 ChatGPT 的函数字段来让模型理解如何调用 API。 此外,作者也定义了「Give Up」和「Final Answer」两种函数标识行为序列的结束。 DFSDT与传统模型推理方法的对比(左图),解路径标注流程示意图(右图) ...