1. 序言 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。本文提出一种仅使用提示词工程和一些精巧的…
Function Calling(又称为Tool Calling,后文统称为FC)是构建agent的基石,也是各大LLM厂商的标配功能。要做到好的FC,LLM要能做到: 理解任务与function/tool的关系,知道是否要调用、需调用哪些function/tool、是否缺必要参数; 返回结构化内容,包括function name、arguments(json格式)。 本文主要关注FC的第二个能力,即stru...
…pport (#709) * openai: Take steps to make tool calls over the older function calling API * openai: Additional steps to evolve towards newer tool calling interface * openai: Connect tool calling for openai backend * openai: Fix up lint issue * examples: pull httputil use * tools: itera...
由于API数量众多,LLM首先可以访问API搜索引擎来查找要调用的正确API,然后使用相应的文档来进行调用。ToolBench[70]收集了一个包含上万种API调用的数据集,可用于LLMs的微调工作。同时,其提出了一个通用框架ToolLLM用于数据构建、模型训练以及一个自动评估器ToolEval用于评估模型的API调用能力。 开源框架 随着人们对AI Ag...
我们实现函数generate_sql,利用 LLM 的 tool calling 能力,将用户原始的自然语言提问,转化成结构化的标准 SQL。具体函数实现如下: 代码语言:javascript 复制 defgenerate_sql(db_schema:str,query:str)->str:""" 调用LLM,利用工具调用能力,生成SQL语句:param db_schema:数据库表结构信息:param query:用户的原始提...
msg = llm_with_tools.invoke("5乘以32的结果是多少?").tool_calls print(msg) 输出结果 得到了入参 [{'name': 'multiply', 'args': {'first_int': 5, 'second_int': 32}, 'id': '', 'type': 'tool_call'}] 1.3 将工具结果输入给大模型 ...
LLMs之Tool:《ToolGen: Unified Tool Retrieval and Calling via Generation》翻译与解读 导读:这篇论文的核心要点围绕着如何让大型语言模型 (LLM) 更高效、更自主地调用外部工具展开。ToolGen 通过将工具知识直接嵌入到 LLM 的参数中,并将其检索和调用过程转化为一个生成任务,有效地解决了 LLM 自主调用外部工具的效...
https://github.com/huggingface/blog/blob/main/notebooks/unified-tool-calling.ipynb 首先是设置模型，我们使用 Hermes-2-Pro-Llama-3-8B ，因为它尺寸小、功能强大、自由使用，且支持工具调用。但也别忘了，更大的模型，可能会在复杂任务上获得更好的结果！import torchfrom transformers import AutoTokenizer, ...
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: 自主决策(Autonomous decision making):模型能够智能地选择所需工具来回答问题。
Tool Manipulation 将工具使用API封装给LLM调用、ChatGPT的插件等都是工具的形式,验证LLM工作操作的能力一般会使用一些推理任务去评估。随着工具的增多,LLM有限的context导致其无法很好的利用这些工具反馈的信息,现在的做法是将这些信息存储为embedding使用 基准和经验性评估 ...