Ollama Function Calling Example This project demonstrates the power of Ollama Function Calling using a simple chatbot built with Chainlit. The bot can provide current weather information and fetch random jokes, showcasing how AI can be used to understand and respond to user queries. ...
https://asutorufa.github.io/posts/23567986/ 今回はollamaのオフィシャルクライアントでfuncation callingを使いたいです。 前回はlangchaingoで使っただけと、試してたらollamaの引数toolsは無効です、githubの実例ollama_functions_exampleはsystem messageとtoolsのjso
For example, LLMs are not well suited to answering prompts that require mathematical operations. But through Ollama’s support for function calling, developers can tell an LLM to pick up a calculator and input values, then use the result. Or in a weather app, where the LLM will not...
elif message.startswith("FUNCTION RESPONSE:"): function_response = message[18:].strip() if "ASSISTANT:" in function_response: function_content, assistant_content = function_response.split("ASSISTANT:") try: data = json.loads(function_content.strip()) except json.JSONDecodeError as e: print(...
glaiveai/glaive-function-calling-v2是一个专门用于训练大语言模型处理函数调用方面的数据集。我们可以下载这个数据集,并将数据转换为适合Llama3对话的格式,并保存到"/data"目录下。 数据下载地址:https://huggingface.co/datasets/glaiveai/glaive-function-calling-v2 ...
接口调用:提供多种使用模型的接口,包括 OpenAI 兼容的 RESTful API(包括 Function Calling),RPC,命令行,web UI 等等。方便模型的管理与交互。 集群计算,分布协同: 支持分布式部署,通过内置的资源调度器,让不同大小的模型按需调度到不同机器,充分使用集群资源。 开放生态,无缝对接: 与流行的三方库无缝对接,包括 Lang...
插件提供了扩展 LobeChatFunction Calling能力的方法。可以用于引入新的 Function Calling,甚至是新的消息结果渲染方式。如果你对插件开发感兴趣,请在 Wiki 中查阅我们的📘 插件开发指引。 lobe-chat-plugins:插件索引从该仓库的 index.json 中获取插件列表并显示给用户。
Here, you can call the chainable utility functionUTL_TO_EMBEDDING(note the singular "embedding") from either theDBMS_VECTORor theDBMS_VECTOR_CHAINpackage, depending on your use case. This example uses theDBMS_VECTOR.UTL_TO_EMBEDDINGAPI.UTL_TO_EMBEDDINGdirectly returns aVECTORtype (not...
我还想了解的是，我下载了Qwen/Qwen2-7B-Instruct,它支持工具，但不能在Ollama中使用。
Chinese-Chat model significantly reduces the issues of "Chinese questions with English answers" and the mixing of Chinese and English in responses. The training dataset contains >100K preference pairs, and it exhibits significant enhancements, especially in roleplay, function calling, and math ...