Function Calling 的核心思想:将大语言模型的语言理解能力与外部工具的功能结合起来,让大语言模型能够理解用户的意图,并调用合适的工具来完成任务。例如,通过 Function Calling,大语言模型可以: 调用天气 API 获取实时天气信息: 不再局限于提供过时的天气预报,而是可以告诉你此时此刻的天气状况,就像你打开手机上的天气应用...
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...
Openai 对于function call示例Function calling and other API updates 大模型可以处理大部分的问题(预训练时已经喂了足够多的训练数据),但是有两个致命缺陷:1.对于时间的处理;2.幻觉问题:对于一些比较专业的知识(在训练数据中未提及),大模型有很大的概率胡言乱语。 为了解决这两类问题,最直观的方法就是引入工具插件。
for function_call in function_calls: ## Parse function calling information function_name = function_call["function"]["name"] function_args = json.loads(function_call["function"]["arguments"]) ## Find the correspoding function and call it with the given arguments function_to_call = available...
Function Calling在智能助手和自动化流程中的应用场景中,LLM通过调用外部API或预设函数来集成多样化服务与复杂操作,以满足用户请求并自动化执行流程。 在构建智能助手时,LLM可能需要根据用户的请求调用外部服务(如天气查询API、数据库查询等),并将结果整合到其响应中。
Function calling 指的是在 API 调用中,可以描述函数给 gpt-3.5-turbo-0613 和 gpt-4-0613 模型(仅支持这两个模型型号),并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象。Chat completions API 不会直接调用函数;相反,模型生成的 JSON 可以在您的代码中用于调用函数。 使用Json Schema: 直接传...
提示工程在对话系统、问答、文档交互中的应用 （5）Function Calling与API对接 Function Calling的原理与实现 用GPT模型生成函数参数的方法 与外部服务如高德地图的API对接 （6）Embedding与向量数据库 Embedding的概念与在大模型中的应用 向量数据库的设计与应用 相似度计算与语义搜索技术 （7）LangChain与Agents开发 ...
404 -- 22:48 App Agent流程控制,介绍 tiny graph 实现原理以及使用方法 456 -- 30:56 App langchain 深入浅出(1) — Agents 143 -- 13:06 App 精读Agent 相关论文—AnLLMCompilerforParallelFunctionCalling(1) 599 -- 46:10 App 提升LLM 能力最简单,最便宜的方法无疑就是 prompt,今天我们就来聊...
【B站首推】AI大模型-FunctionCalling原理解读,超详细,草履虫都能轻松听懂!!!LLM_大模型_RAG_agent 大模型CC 3116 101 AI Agent (智能体)从入门到精通,看这一篇就够了,草履虫都能轻松看懂!!! 大模型CC 405 72 【大模型实战】2024年最新LLM大模型实战教程:零代码实现虚拟换装 大模型CC 75 5 AI大模型项...
Function Calling 简单来说，Function calling就是让GPT能够调用其他应用API的能力。Function calling的发布...