1.Function Calling Function Call 会通过将用户指令映射到预定义函数或工具,LLM先识别用户意图,再决定调用哪个函数并提取所需参数。 它的核心是调用外部函数或工具,属于一种明确的工具调用机制。 优点: 精确:对于明确的任务,可以直接调用相应的工具,无需复杂的推理过程。 易于集成外部功能可以将各种外部API或
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:✅...
"content":"明天北京的天气适合跑步吗?"}],"tools":[{"type":"function","function":{"name":"getDailyWeather","description":"获取所传入城市今天、明天和后天的天气","parameters":{"type":"object","properties":{"arg0":{"type
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...
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 长图 长图 0 0 发表评论 发表 作者最近动态 安妮老师的教学笔记 2024-11-22 2025年海军飞行学员招募指南🎓 ...
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...
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。
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” ...
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...