Function Calling是OpenAI于2023年6月13日发布的在Chat Completions API中添加的新能力,允许开发者将大语言模型(如GPT-4)与外部函数或工具集成。通过 Function Calling,模型可以理解用户请求并生成调用外部函数所需的参数,从而实现更复杂、更动态的任务处理。 01 Function Calling
原本https://openai.com/blog/function-calling-and-other-api-updates 資料有錯誒 這裡要注意,如果你去找 Call 3rd API 故意回傳空的,代表 OpenAI 的 Summary 會沒有「參考資料」 參考以下: ` {“role”: “function”, “name”: “get_poi”, “content”: “{}”}` 。 也就是説,他會開始使用自己...
而MCP的出现呢，相当于进一步简化了调用工具这个逻辑，AI Agent在设计的时候，也可以把调用Function call改为用MCP协议进行统一互联，实现跨系统协作，比如连接智能家居（灯光/音响）、本地文件（菜谱）、物联网设备（扫地机器人）等，形成协同效应。当然，MCP也可以将多个Function Calling任务（如调用不同API）封装为标...
在OpenAI 发布Function calling之前,我们可能会议文本输入的方式,在Prompt中要求LLM格式化输出,或者通过LangChain框架提供的Parsers相关的抽象。现在,OpenAI 提供了Function calling用于将LLM的输出格式化成Function calling所需要的参数。 Function calling介绍 简单的说,Function calling就是基于(自定义)函数调用所需要的参数,...
什么是function calling? 不使用function calling 自定义functions 单个函数调用 tools参数 使用多个函数 下一步分析 function calling的引入 当你提出问题时,OpenAI 会用自然语言向你回复: 虽然这是生成式人工智能的优点之一,即人工智能能够使用自然语言与用户交流,但对于试图将人工智能的响应与其他应用程序连接起来的开发...
Function Calling Diagram Steps 发送function call请求:开发者先给openai(服务器)发送一个function_call定义请求; openai返回function的参数并调用本地函数:openai返回function_call请求的function所需要用到的参数,并调用本地函数; openai返回最终的响应:也就是结合本地函数返回值和最初的提示词发送的二次请求,openai给...
1.1 ◇ Function Calling 定义 Function Calling，简而言之，就是让AI在对话中能够主动“调用”一个预先设定的函数，以完成特定的任务。例如，当用户询问“北京今日天气如何？”时，AI会首先识别出这是一个查询天气的需求，随后会触发一个“天气查询”函数，并最终将查询结果反馈给用户。1.2 ◇ 核心流程解析 F...
function calling 的作用 它允许 ChatGPT 生成参数,并以结构化的数据类型与自定义函数进行交互,生成稳定的 JSON 输出。 最重要的是,它能够从自然语言中提取相应的函数参数,方便我们进行函数调用,而无需将具体执行函数传递给 GPT。这为我们的对话提供了更灵活的方式。
Function Calling 是 OpenAI 在其 API 中新增的一项创新功能。这一功能使得开发者能够轻松地将大型语言模型，例如 GPT-4，与外部函数或工具进行深度集成。借助 Function Calling，模型不仅能理解用户的各种请求，还能智能生成调用外部函数所需的精确参数，从而极大地提升了任务处理的复杂性和动态性。接下来，我们将深入...