]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\":...
fromzhipuaiimportZhipuAIimportjson,retools=[{"type":"function","function":{"name":"get_weather_forecast",# 函数名称"description":"获取给定位置的当前天气情况","parameters":{"type":"object","properties":{"location":{# 参数元信息"type":"string","description":"城市地址",# 参数含义},"unit"...
]# 3. Passing the tools list and invoke the chat generatorresponse = chat_generator.run(messages=messages, generation_kwargs= {"tools": tools}) response --- Response ---{'replies': [ChatMessage(content='[{"index":0,"id":"call_AkTWoiJzx5uJSgKW0WAI1yBB","function": {"arguments":"...
看起来,这是一个普通的text generation过程,通过特殊标记(TOOL_CALLS)来表明,这是一个tool_call message,而非常见的text message;同时nemo支持同时call多个tools,每个call为一个字典,其中包含function name和arguments参数(json格式)。 总结一下,mistral-nemo这样实现FC: 将tools按照特定的template,组装到prompt中去; ...
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...
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 ...
“Auto” -> the model decides between user response or function calling; “none” -> the model does not call the function and returns the user response; {“name”: “my_function_name”} -> specifying a function name forces the model to use it. ...
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 ...
{'role': 'assistant', 'content': None, 'function_call': {'name': 'get_current_weather', 'arguments': '{\n "location": "深圳市",\n "format": "celsius"\n}'}} 可以看出,此时解析的结果是调用get_current_weather这个函数,但是由于该函数未定义,所以content字段为空。后文在定义待调用函数章...
3.2. Agent 场景:使用 system message+prompt 实现 function call 大部分模型将 agent 的配置在系统提示中配置,比如函数的参数定义和描述,不同模型的函数调用略有不同 4.Prompt 的一些原则总结 最核心的写一条好 prompt 的原则就是尽可能清晰、明确地表达你的需求(类比产品经理向程序员提需求)。细分下来,具体原则...