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...
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...
【大模型函数调用】Function Calling项目实战详解,手把手带你利用AI实现算命(理论原理+代码解析)大模型/LLM/Agent/prompt共计8条视频,包括:【实战教程】01.项目效果展示、【实战教程】02.项目概述、【实战教程】03.搭建虚拟环境等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
1、什么是Function Calling? 在生成式AI的上下文中,函数调用通常指的是LLM在生成响应时,能够识别并执行特定的函数或API调用,以获取额外的信息或执行特定的任务。 函数调用增强了LLM的扩展性和实用性,使其能够跨越语言模型的边界,与数据库、Web服务等外部系统无缝交互,从而提供更加全面和实时的信息。
【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。
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 ...
🤩分享一篇无代码让LLM获得function calling的优质文章!🤔目前,绝大多数小型本地开源大语言模型以及部分商用大模型接口都不支持稳定的 tool calling 功能。而现有的解决方案是微调 LLM,这导致大量的时间和算力被浪费。作者提出一种仅使用提示词工程和一些精巧的代码设计,即可让 LLM 获得稳定的 tool calling 能力。
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 ...