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一、 前言
GPT-4 出来后的一大特色就是 Function call，一直想去尝试一下。后来智普出来了 GLM-4 模型也支持了 Function call，所以就来试一下。 在正式的了解这一块之前呢，我一直以为 Function call 就是大模型可以执行函数呢，从有了这个概念之后到目前为止一直没有想明白，大模型是如何执行函数，脑海里的想法是：大模型调用 python 解释器执行。 但研读了 GLM-4 和 GPT-4 的 Function call 之后，发现不是这样的
二、函数调用
2.1 Function call 功能
函数调用功能可以增强模型推理效果或进行其他外部操作，包括信息检索、数据库操作、知识图谱搜索与推理、操作系统、触发外部操作等工具调用场景。
需要注意的是，大模型的 Function call 不会执行任何函数调用，仅返回调用函数所需要的参数。开发者可以利用模型输出的参数在应用中执行函数调用。
2.2 GLM-4 是如何进行函数调用的
假设我们要创建一个具备查询航班功能的聊天机器人
2.2.1 定义外部函数
我们定义如下两个外部函数供模型选择调用：
-
- 查询两地之间某日航班号函数：get_flight_number(departure: str, destination: str, date: str)
-
- 查询某航班某日票价函数：get_ticket_price(flight_number: str, date: str)
python
def get_flight_number(date:str , departure:str , destination:str):
flight_number = {
"北京":{
"上海" : "1234",
"广州" : "8321",
},
"上海":{
"北京" : "1233",
"广州" : "8123",
}
}
return { "flight_number":flight_number[departure][destination] }
def get_ticket_price(date:str , flight_number:str):
return {"ticket_price": "1000"}2.2.2 描述函数功能
为了向模型描述外部函数库，需要向 tools 字段传入可以调用的函数列表。参数如下表：
| 参数名称 | 类型 | 是否必填 | 参数说明 |
|---|---|---|---|
| type | String | 是 | 设置为function |
| function | Object | 是 | |
| name | String | 是 | 函数名称 |
| description | String | 是 | 用于描述函数功能。模型会根据这段描述决定函数调用方式。 |
| parameters | Object | 是 | parameters字段需要传入一个 Json Schema 对象，以准确地定义函数所接受的参数。若调用函数时不需要传入参数，省略该参数即可。 |
| required | 否 | 指定哪些属性在数据中必须被包含。 |
样例：
json
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_flight_number",
"description": "根据始发地、目的地和日期，查询对应日期的航班号",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"departure": {
"description": "出发地",
"type": "string"
},
"destination": {
"description": "目的地",
"type": "string"
},
"date": {
"description": "日期",
"type": "string",
}
},
"required": [ "departure", "destination", "date" ]
},
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_ticket_price",
"description": "查询某航班在某日的票价",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"flight_number": {
"description": "航班号",
"type": "string"
},
"date": {
"description": "日期",
"type": "string",
}
},
"required": [ "flight_number", "date"]
},
}
},
]2.3 Function call 代码编写
函数描述
python
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_flight_number",
"description": "根据始发地、目的地和日期，查询对应日期的航班号",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"departure": {
"description": "出发地",
"type": "string"
},
"destination": {
"description": "目的地",
"type": "string"
},
"date": {
"description": "日期",
"type": "string",
}
},
"required": [ "departure", "destination", "date" ]
},
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_ticket_price",
"description": "查询某航班在某日的票价",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"flight_number": {
"description": "航班号",
"type": "string"
},
"date": {
"description": "日期",
"type": "string",
}
},
"required": [ "flight_number", "date"]
},
}
},
]创建 client
没有 key 可以自己去 智普开发平台注册一下，目前注册送 100万 token
python
client = ZhipuAI(api_key='')请求模型，这一块仅仅是一个中间步骤 我们想查询2024年1月20日从北京前往上海的航班。我们向模型提供这个信息：
python
messages = []
messages.append({"role": "user", "content": "帮我查询从2024年1月20日，从北京出发前往上海的航班"})
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4", # 填写需要调用的模型名称
messages=messages,
tools=tools,
tool_choice='auto'
)
print(response.choices[0].message)
messages.append(response.choices[0].message.model_dump())关于 tool_choice 如果不写，则默认情况下模型将决定何时适合使用其中一个函数。
如果要控制模型如何选择函数调用，需要设置 tool_choice 参数。参数默认值为auto，此时模型根据上下文信息自行选择是否返回函数调用。
若将其设置为 {"name": "your_function_name"} 时，可以强制 API 返回特定函数的调用。
还可以通过将 tool_choice 参数设置为 "none" 来强制 API 不返回任何函数的调用。
输出
text
content=None role='assistant' tool_calls=[CompletionMessageToolCall(id='call_8495942909317716104', function=Function(arguments='{"date":"2024-01-20","departure":"北京","destination":"上海"}', name='get_flight_number'), type='function')]可以看到此时模型成功触发对 get_flight_number 函数的调用 参数为：date="2024-01-20",departure="北京",destination="上海"
定义处理 Function call 的函数，这参数高潮，其实所谓的 Function call，就是通过大模型选择函数以及获取函数的参数
python
def parse_function_call(model_response,messages):
# 处理函数调用结果，根据模型返回参数，调用对应的函数。
# 调用函数返回结果后构造tool message，再次调用模型，将函数结果输入模型
# 模型会将函数调用结果以自然语言格式返回给用户。
if model_response.choices[0].message.tool_calls:
tool_call = model_response.choices[0].message.tool_calls[0]
args = tool_call.function.arguments
function_result = {}
if tool_call.function.name == "get_flight_number":
function_result = get_flight_number(**json.loads(args))
if tool_call.function.name == "get_ticket_price":
function_result = get_ticket_price(**json.loads(args))
messages.append({
"role": "tool",
"content": f"{json.dumps(function_result)}",
"tool_call_id":tool_call.id
})
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4", # 填写需要调用的模型名称
messages=messages,
tools=tools,
)
print(response.choices[0].message)
messages.append(response.choices[0].message.model_dump())请求模型获取最终结果 查询北京到广州的航班：
python
# 清空对话
messages = []
messages.append({"role": "system", "content": "不要假设或猜测传入函数的参数值。如果用户的描述不明确，请要求用户提供必要信息"})
messages.append({"role": "user", "content": "帮我查询1月23日，北京到广州的航班"})
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4", # 填写需要调用的模型名称
messages=messages,
tools=tools,
)
print(response.choices[0].message)
messages.append(response.choices[0].message.model_dump())
parse_function_call(response,messages)返回
text
content=None role='assistant' tool_calls=[CompletionMessageToolCall(id='call_8282666790542042140', function=Function(arguments='{"date":"2023-01-23","departure":"北京","destination":"广州"}', name='get_flight_number'), type='function')]
content='根据您的要求，我已经查询到了1月23日从北京到广州的航班号，航班号为8321。' role='assistant' tool_calls=None查询票价也是同理
三、完整代码
python
def get_flight_number(date:str , departure:str , destination:str):
flight_number = {
"北京":{
"上海" : "1234",
"广州" : "8321",
},
"上海":{
"北京" : "1233",
"广州" : "8123",
}
}
return { "flight_number":flight_number[departure][destination] }
def get_ticket_price(date:str , flight_number:str):
return {"ticket_price": "1000"}
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_flight_number",
"description": "根据始发地、目的地和日期，查询对应日期的航班号",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"departure": {
"description": "出发地",
"type": "string"
},
"destination": {
"description": "目的地",
"type": "string"
},
"date": {
"description": "日期",
"type": "string",
}
},
"required": [ "departure", "destination", "date" ]
},
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_ticket_price",
"description": "查询某航班在某日的票价",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"flight_number": {
"description": "航班号",
"type": "string"
},
"date": {
"description": "日期",
"type": "string",
}
},
"required": [ "flight_number", "date"]
},
}
},
]
client = ZhipuAI(api_key='')
def parse_function_call(model_response,messages):
# 处理函数调用结果，根据模型返回参数，调用对应的函数。
# 调用函数返回结果后构造tool message，再次调用模型，将函数结果输入模型
# 模型会将函数调用结果以自然语言格式返回给用户。
if model_response.choices[0].message.tool_calls:
tool_call = model_response.choices[0].message.tool_calls[0]
args = tool_call.function.arguments
function_result = {}
if tool_call.function.name == "get_flight_number":
function_result = get_flight_number(**json.loads(args))
if tool_call.function.name == "get_ticket_price":
function_result = get_ticket_price(**json.loads(args))
messages.append({
"role": "tool",
"content": f"{json.dumps(function_result)}",
"tool_call_id":tool_call.id
})
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4", # 填写需要调用的模型名称
messages=messages,
tools=tools,
)
print(response.choices[0].message)
messages.append(response.choices[0].message.model_dump())
# 清空对话
messages = []
messages.append({"role": "system", "content": "不要假设或猜测传入函数的参数值。如果用户的描述不明确，请要求用户提供必要信息"})
messages.append({"role": "user", "content": "帮我查询1月23日，北京到广州的航班"})
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4", # 填写需要调用的模型名称
messages=messages,
tools=tools,
)
print(response.choices[0].message)
messages.append(response.choices[0].message.model_dump())
parse_function_call(response,messages)四、总结
本文介绍了大模型 Function call 功能的基本概念和使用方法，包括定义外部函数、描述函数功能、代码编写等。同时，文章还提到了如果没有 Function call，类似的问题也可以通过其他方式解决。本文适合初学者了解大模型 Function call 功能。
整体的过程:大模型 Function call 其实就是通过大模型找到对应的函数，然后再把函数执行后的结果，返回给大模型，最后大模型给出结果。
五、扩展
如果没有 Fcuntion call，类似的问题能解决吗？当然可以。 这里呢，我们葫芦AI终身免费使用GPT-4来看一下效果 我们输入 promot
text
现在有两个函数的描述：
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_flight_number",
"description": "根据始发地、目的地和日期，查询对应日期的航班号",
"parameters":
"type": "object",
"properties": {
"departure": {
"description": "出发地",
"type": "string"
},
"destination": {
"description": "目的地",
"type": "string"
},
"date": {
"description": "日期",
"type": "string",
}
},
"required": [ "departure", "destination", "date" ]
},
}
},
依据上述两个函数的描述，我想查一下从北京到天津 20240322 的航班，请问该选择哪个函数，并以 json 的格式返回函数对应的参数返回结果
所以 Function call 的技术复杂度有多少，自然一目了然