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...
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...
它们分别是:“Prompt Engineering(提示工程)”、“Function Calling(函数调用)”、“RAG(检索增强生成)”和“Fine-tuning(微调)”。 一、Prompt Engineering(提示工程) 1、什么是Prompt Engineering? Prompt Engineering,即提示工程,是指设计和优化输入给大型语言模型(LLM)的文本提示(Prompt)的过程。这些提示旨在引导LLM...
Prompt格式到底有多重要?它竟然这样影响LLM函数调用能力 一、函数调用能力的关键地位 在当前大语言模型(LLM)的应用生态中,函数调用能力(Function Calling)已经成为一项不可或缺的核心能力。它使LLM能够通过调用外部API获取实时信息、操作第三方服务,从而将模型的语言理解能力转化为实际的行动能力。从电子设计自动化到金融...
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...
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...
01 函数调用(Function Calling)的用途有哪些? 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: ...
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...
函数调用（Function Calling）：一句话说明：允许LLM根据需要调用特定功能或API，以执行复杂逻辑或获取实时数据。输入输出举例：若询问"消息ID 123456的状态是什么？"，系统会自动调用事先注册好的查询状态服务，并返回类似"消息正常"的结果。向量存储：一句话说明：支持向量形式的数据持久化存储及高效检索。输入输出举例：...
OpenAI Json-mode/Structured Outputs/function-calling: 这些功能允许模型生成更严格、结构化的输出,但受限于openAI平台。 格式约束:在decoding阶段进行约束,限制模型的输出, Prompt Engineering: 最简单的办法,但不稳定。 多阶段prompting: 通过多个步骤的提示逐步引导模型生成所需的格式。 本文将聚焦在Structured Outputs...