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...
这里首先先给出一个智谱大模型调用function calling 地案例,如下代码所示,在将自定义的API传入给大模型之前,需要编写tools方法,这个方法中包含了调用API的函数名称、函数功能、参数等。 from zhipuai import Z…
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。 可...
登录提示 该操作需登录 Gitee 帐号,请先登录后再操作。 立即登录 没有帐号,去注册 编辑仓库简介 简介内容 LLM 大模型 tools function calling 开发demo 主页 取消 保存更改 1 https://gitee.com/hhf002/tools-demo.git git@gitee.com:hhf002/tools-demo.git hhf002 tools-demo tools-demo master深圳...
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...
FunctionCalling: 调用功能,传递槽位信息 Chitchat: 用户闲聊 End: 对话结束 在定义了节点之后,我们使用边将可以进行状态转移的节点连接起来,从而构建一个有向图用来表征对话过程中所有可能的转移关系,如下图。在这个图中,主要的变量是用户对话内容,Agent 的回复内容是随着用户的对话意图和槽位状态发生的变化而变化。
co/NousResearchLlamahttps://hf.co/collections/meta-llama/llama-31-669fc079a0c406a149a5738f完整的文档https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/chat_templating#advanced-tool-use--function-calling端到端工具使用示例https://github.com/huggingface/blog/blob/main/notebooks/unified-tool-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...
Basic Function Calling: Demonstrates how to use a single function with automatic tool choice. Multiple Tools: Shows how to provide multiple tools, including one without parameters. Forced Tool Usage: Illustrates how to force the model to use a specific tool. ...