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,我们也可以自己实现function-calling,脱离对特定LLM的依赖! 拿到function-calling的结果后,若要用自然语言的形式输出结果,还要再调用一次LLM,对结果进行整合。此时可以使用另一个Prompt: Please generate a natural languag...
function_to_call = available_functions[function_name] #调用函数库 # 提取参数并调用相应函数 function_args = json.loads(response_message["function_call"]["arguments"]) function_response = function_to_call(**function_args) #加载到外部函数中 print(function_response) # 将第一次模型返回的结果消息追...
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。 fromzhipuaiimportZhipuAIimportjson,retools=[{"type":"function","function":{"name":"get_weather_forecast",# 函数名称"descr...
function_to_call = available_functions[function_name] function_response = function_to_call(**function_args) ## Append function response to the messages list using `ChatMessage.from_function` messages.append(ChatMessage.from_function(content=json.dumps(function_response), name=function_name)) # Reg...
【B站首推】AI大模型小型项目实战:基于Function_calling实现AI算命!!!(LLM_大模型_提示词_智能体)共计8条视频,包括:AI算命模型开发实战、项目概述、搭建虚拟环境等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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...
微调后的 LLM 需要根据槽位填充状态判断合适的触发功能调用(Function calling)的时机 微调后的 LLM 需要对根据上下文正确的识别到需要用于调用功能的关键信息 构造数据集 为了应对上述挑战,首先我们需要构造能够覆盖大部分场景的对话数据集,我们面临的核心难点是如何模拟真实世界中用户的多样化行为和对话系统的有效响应。但...
译自A Comprehensive Guide to Function Calling in LLMs，作者 Janakiram MSV。减少大型语言模型中幻觉的已验证技术之一是检索增强生成，或 RAG。RAG 使用检索器搜索外部数据，在将提示发送到生成器（即 LLM）之前，使用上下文对提示进行增强。虽然 RAG 是最流行的方法，但它最适合从已编入索引并存储在向量数据库中...
今天这篇小作文主要着重介绍其中的 函数调用(Function calling) 功能。该功能一定程度上对LangChain构成威胁,新增的Function calling功能将使得LangChain里将近30%的代码可以删掉,且各个应用服务结果的稳定性将大大提升。当然,LangChain也迅速做出应对,在OpenAI官推发布更新的10分钟之内,LangChain立马宣布"已经在做兼容工作...