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...
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。 在自动化流程中,LLM可以通过调用预设的函数来执行一...
【项目实战篇】利用Function calling实现AI算命,外行秒变算命大师,AI赚钱新思路,get到一个年赚百万的野路子!!LLM_大模型_多模态共计9条视频,包括:01.片头、02.项目概述、03.搭建虚拟环境等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
可以让Assistant决定调用提供的工具,例如Code Interpreter生成代码解决问题,或是提供自定义的Function来解决问题。 10.2. Function Calling 提供function的描述,让模型智能地输出一个包含了调用1个或多个function信息的JSON对象。本质上gpt不会自动调用function,而是返回调用function的JSON信息。
function calling 中的外部工具定义。 · 而 Prompt 模板中 fewshot 本质上就是人类思维模式的结构化体现,通过查阅各个设计模式的 prompt 模板是很好的学习 Agent 设计模式的方法,习得这个方法,可以用同样的方法理解其他的设计模式,以下模式不再进行代码解读,大家可以公众号回复“Agent”获得所有设计模式的代码链接进行学...
"function": "get_current_weather", "arguments": { "location": "纽约,NY" } } 5. 应用程序接着使用该提供的参数执行该函数,并将结果返回给LLM。 6. 最后,LLM 根据函数输出生成对用户原始提示的最终响应 LLM使用自然语言处理来检测到提示需要外部功能时,从提供的列表中选择合适的函数,生成带有参数的功能调...
介绍大语言模型中的函数调用(function calling),有些地方又称为工具使用(tool use/tool calling),一律使用函数调用这个术语,函数调用允许我们通过自然语言指令调用外部函数,在私有化部署和应用中发挥重要作用,我们一般在网页聊天窗口中感受不到函数调用的能力,可能会感受到联网搜索、文档解析、Excel表格分析、制作PPT等等功...
如果LLM不能很好的解决问题,可以让LLM使用外部API工具,如function calling能力 提示语应自成一体,最好不要在上下文中使用代词(如 it 和 they)。 在使用 LLM 比较两个或多个示例时,顺序对性能影响很大。 在提示之前,为 LLM 分配一个角色非常有用,可以帮助它更好地完成以下任务指令 ...