本文将深入解析 Function Calling 和 ReAct 的工作原理,并通过一个查询股票收盘价的实战案例展示如何改进提示词(Prompt)以提升 AI 交互的智能性。 1. Function Calling & ReAct 让大模型更智能 Function Calling:让大模型能调用外部工具 Function Calling(函数调用)允许LLM通过API请求与外部工具交互,比如: ✅ 调用数...
然而Function Calling这种类型的智能体结构对模型有较高的要求,LLM模型必须进行针对性微调,以便根据用户提示检测何时需要调用函数,并使用符合函数签名的JSON进行响应;OpenAI并未开源其Function Calling相关的训练框架以及训练集,但大致推测其训练集中也包含了大量相似的工具调用JSON数据。 在开源社区中,也出现了众多开源的Fun...
请求-响应模式:类似传统的函数调用,LLM 发起请求,MCP 服务器返回结果。 持续会话模式:建立持久连接,允许 LLM 与 MCP 服务器之间进行多轮交互,适用于需要实时更新和复杂交互的场景。 这两种模式使得 MCP 能够适应不同复杂度的应用需求,从简单的数据查询到复杂的任务执行。 🔍 MCP 与 Function Calling 的区别 Funct...
因此,开发者需要更加关注提示输入的设计,不仅要写好prompt,还要通过工程化技巧来减少大模型的局限性,更好地发挥其能力。连续三篇笔记都涉及提示工程,包括思维链CoT、Function Calling和ReAct,再加上之前学习的RAG,对提示工程有了更深的理解。通过这些技巧,可以增强LLM的能力,使其在各种任务中表现更佳。 长图 长图...
重点来了!LLM不需要无所不能,只要具备基础推理能力+开发者设计的行动机制,就能构建超强智能体!比如检索API时自动调用搜索引擎,数学题实时接入计算器,订餐场景联动地图API。这不就是我们天天写的function calling吗!🛠️3. 设计行动链才是精髓 最近撸代码时顿悟:ReAct框架真正的技术含量,在于如何把"行动单元"设计成...
你得到两个行动,可以逐个行动查询或使用多个行动并行查询。格式化后使用对应工具或使用函数调用(Function calling)得到结果,得到的结果拼接到Observation。 这里我使用第一个行动,所以你在第二步得到了完整的{agent_scratchpad},内容如下: Action: Search Action Input: “Canada population statistics 2023” ...
LLMCompiler模式的核心在于通过并行Function calling提高AI的工作效率。这种模式通过优化任务编排,使得AI能够同时处理多个任务,从而大幅度提升处理速度。 五、Basic Reflection Basic Reflection模式通过模拟师生互动的方式,让AI在生成答案后能够得到反馈,并据此进行修正。这种模式提高了AI生成内容的质量和准确性。
能够推理子任务需要使用的工具,及其结构化的输入参数。这通常借助LLM的Function Calling特性或者提示工程(Prompt)来实现。 * 协助子任务的执行 除了任务步骤的推理,当然LLM也可以用来协助完成某个具体任务。比如在一个研究智能体中,辅助生成论文提纲等。 我们重点关注前两种推理能力,这是体现Agent自主能力的核心。
其中一个实现方式是通过定义function calling。也就是创建一个agent,分别定义开灯和关灯的function,这个function可以最终影响到IoT设备。然后用LLM(Large Language Model)根据场景决定是需要运行开灯还是关灯的function。 大厂如何保证AI安全大厂们在经历了去年的三星LLM chatbot和今年Pakensave信息泄露事件后,对LLM的安全性...
// App.jsimport{useEffect,useState}from'react';exportdefaultfunctionApp(){const[counter,setCounter]=useState(0);// ⛔️ Error: Rendered more hooks than during the previous render.if(counter>0){// 👇️ calling React hook conditionallyuseEffect(()=>{console.log('hello world');});}retu...