(ollama) xdrshjr@xdrshjr:~/experience/JR-Agent/autogen/exps/ollama_function_call$ python ollama_function_call.py None of PyTorch, TensorFlow >= 2.0, or Flax have been found. Models won't be available and only tokenizers, configuration and file/data utilities can be used. data: ["[{...
def call_function_safely(response, function_map): # Extract the function name and arguments from the response tool_call = response['message']['tool_calls'][0] function_name = tool_call['function']['name'] arguments = tool_call['function']['arguments'] # Look up the function in the f...
Function Call,或者叫函数调用、工具调用,是大语言模型中比较重要的一项能力,对于扩展大语言模型的能力,或者构建AI Agent,至关重要。Function Call的简单原理如下: 按照特定规范(这个一般是LLM在训练阶段构造数据的格式),定义函数,一般会包含函数名、函数描述,参数、参数描述、参数类型,必填参数,一般是json格式 将函数定...
ollama api调用python python调用call,在Python中,函数其实是一个对象:>>>f=abs>>>f.__name__'abs'>>>f(-)由于f可以被调用,所以,f被称为可调用对象。所有的函数都是可调用对象。一个类实例也可以变成一个可调用对象,只需要实现一个特殊方
print('Function output:', function_to_call(**tool.function.arguments)) else: print('Function', tool.function.name, 'not found') 效果 说明 尽管支持传递函数,但是格式是有一些要求的,需要添加函数docs 说明 参考资料 https://github.com/ollama/ollama-python/blob/main/examples/tools.py ...
function call# 高版本的Ollama支持function call,当然这也要求模型也必须支持,如果模型本身不支持,那也是没有效果的,其中llama3.1支持的比较好,美中不足是llama3.1对中文支持的不太好,所以我们简单的演示一下,这里使用的是llama3.1:8b模型,首先需要定义方法,这样和模型对话的时候,框架会把方法的元信息抽出来发给模型...
If you decide to call functions: * prefix function calls with functools marker (no closing marker required) * all function calls should be generated in a single JSON list formatted as functools[{"name": [function name], "arguments": [function arguments as JSON]}, ...] ...
回调(Callback):(可选)一个Python可调用的,在任务完成时使用任务的输出执行。 人工输入(Human Input):(可选)表明任务是否需要最终的人工反馈,适用于需要人工监督的任务。 创建规划任务 plan = Task(description=('1. Prioritize the latest trends, key players, ''and noteworthy news on {topic}.\n''2. ...
🐍 Native Python Function Calling Tool: Enhance your LLMs with built-in code editor support in the tools workspace. Bring Your Own Function (BYOF) by simply adding your pure Python functions, enabling seamless integration with LLMs. 📚 Local RAG Integration: Dive into the future of chat ...
首先,你应该设置一个虚拟 Python 环境。为此,你有多种选择,包括 pyenv、virtualenv、poetry 以及其他具有类似用途的选项。就我个人而言,由于我的个人喜好,我将在本教程中使用 Poetry。以下是你需要安装的几个重要库: rich:用于视觉上吸引人的控制台输出。