{"role":"user","content":f"{conformity_prompt}\n\nThe question:{user_input}\nThe answer:{result_wrapper.result}"} ]print("FINAL RESULT WITH FUNCTION CALL: ", parse_result(invokeLLM(messages)).result)else:print("FINAL RESULT: ", result_wrapper.result 实验效果: Entera string: 你好PAYLOA...
function_call="auto" # 自动执行函数调用 ) # 提取函数调用信息 response_message = response["choices"][0]["message"] function_name = response_message["function_call"]["name"] #functions 提取,并整理的符合参数类型 自然语言转化为结构化语言 function_to_call = available_functions[function_name] #...
function_name = tool_call.function.name print(function_name) if function_name in function_map: # 获取函数参数 function_args = json.loads(tool_call.function.arguments) print(function_args) try: # 函数返回的结果 function_response = function_map[function_name]( **function_args) messages.append(...
llm function call用法llm function call用法 使用LLM的Function Call功能时,需要定义一些函数(描述函数用途、参数名、参数描述),并传给LLM。当用户输入问题时,LLM通过文本分析判断是否需要调用某个预定义的函数。如果需要调用,LLM会返回一个JSON,包括需要调用的函数名、需要输入到函数的参数名和参数值。此功能主要完成...
基于LLM 和 Function Call实现Agent ReAct的作用就是协同LLM和外部的信息获取,与其它功能交互,如果说LLM模型是大脑,那么ReAct框架就是这个大脑的手脚和五官。 下面我们就用代码来实现一个简单的具有自主规划功能的Agent,需要的东西也很简单: Python开发环境 python 版本用到3.12.1 版本没有强制要求 ...
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: ...
基于LLM 和 Function Call实现Agent ReAct的作用就是协同LLM和外部的信息获取,与其它功能交互,如果说LLM模型是大脑,那么ReAct框架就是这个大脑的手脚和五官。 下面我们就用代码来实现一个简单的具有自主规划功能的Agent,需要的东西也很简单: Python开发环境 python 版本用到3.12.1 版本没有强制要求 ...
function_call={'name':'return_recipe'} ) response_message = response["choices"][0]["message"] print(response_message) print(response_message['function_call']['arguments']) Here we start by creating our query to the API by formatting a base prompt with what could be a variable input (...
[{'role': 'user', 'content': '我为什么被禁言了?我的id是123456'}, {'role': 'assistant', 'function_call': {'name': 'get_user_banned_reason', 'arguments': '{"user_id":123456}'}}, {'role': 'function', 'name': 'get_user_banned_reason', 'content': '{"reason": "发言有涉黄...
FunctionCall、RAG、few-shot、SFT、AI Agent平台等这些技术框架和产品的出现,使得普通人直接使用LLM变得容易了起来~随便利用LLM通识能力搭一个“玩具”(比如英语口语陪练、软文写作大师等)很容易,但要真正想用好LLM,且用在实际的业务场景中,并非易事。