tool_call = llm_response["tool_calls"][0] # Assuming one call for simplicity function_name = tool_call["function"]["name"] function_args = json.loads(tool_call["function"]["arguments"]) print(f"[Agent] LLM deci
]print("FINAL RESULT WITH FUNCTION CALL: ", parse_result(invokeLLM(messages)).result)else:print("FINAL RESULT: ", result_wrapper.result 实验效果: Entera string: 你好PAYLOAD: {"model":"","messages": [{"role":"system","content":"You have access to the following tools:\n[{\"name\":...
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 这一技术让开发者能够定义函数(也被称为工具(tools),可以将其视为模型要执行的操作,如进行数学运算或下订单),并让模型智能地选择并输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象。简单来说,这一技术具备以下功能: 自主决策(Autonomous decision making):模型能够智能地选择所需工具来回答问题。 可...
这里首先先给出一个智谱大模型调用function calling 地案例,如下代码所示,在将自定义的API传入给大模型之前,需要编写tools方法,这个方法中包含了调用API的函数名称、函数功能、参数等。 from zhipuai import Z…
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...
基于LLM 和 Function Call实现Agent ReAct的作用就是协同LLM和外部的信息获取,与其它功能交互,如果说LLM模型是大脑,那么ReAct框架就是这个大脑的手脚和五官。 下面我们就用代码来实现一个简单的具有自主规划功能的Agent,需要的东西也很简单: Python开发环境 python 版本用到3.12.1 版本没有强制要求 ...
2. tools 工具支持 大模型对 function calling 的支持, 后面再详细介绍。 3. 角色和信息 这一部分是ai对话的主体. 其中role 定义了四个角色: system 系统设定 user 用户回复 assistant 模型回答 tool 是配合function call工作的角色, 可以调用外部工具
message = {"role": "assistant","tool_calls": [ {"type": "function","function": {"name": "get_current_temperature","arguments": {"location": "Paris, France"} } } ]}chat.append(message)现在，我们真正在 Python 代码中调用该工具，并将其响应添加到聊天中:message = {"role...
一个在Salesforce/xlam-function-calling-60k上对函数调用进行了微调的适配器。 对于离线推理,即在不启动服务器的情况下,首先需要加载模型Llama 38b,并向vLLM表明我们将使用LoRA。同时还将max_lora_rank设置为16,因为我要加载的所有适配器的rank都是16。