Function Calling 模型

Function Calling 模型

1、基本介绍
  1. Function Calling 模型,即函数调用模型

  2. 它能够根据用户的自然语言指令,自动判断是否需要调用外部函数,并生成调用所需参数

2、解决的问题
  1. 普通大模型有两个硬伤

    1. 知识过时:训练数据截止后的事情不知道,例如,天气、股价等

    2. 无法操作现实:不能帮你发邮件、查数据库、订机票等

  2. Function Calling 就是让模型遇到自己搞不定的事,就调用开发者预先写好的函数去搞定

3、工作流程(以查天气为例)
  1. 定义工具:告诉模型 有一个函数叫 get_weather,需要参数 city
json 复制代码
{
  "name": "get_weather",
  "description": "查询某个城市的当前天气",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "city": {
        "type": "string",
        "description": "城市名称,例如:北京"
      }
    },
    "required": ["city"]
  }
}
python 复制代码
def get_weather(city):
    ...
  1. 用户提问:北京今天天气怎么样?

  2. 模型推理:模型不会直接回答,而是输出一段结构化数据,表示 我要调用 get_weather,参数是 {"city": "北京"}

json 复制代码
{
  "role": "assistant",
  "content": null,
  "function_call": {
    "name": "get_weather",
    "arguments": "{\"city\": \"北京\"}"
  }
}
  1. 程序执行:你的代码收到这个请求,去调用天气 API,拿到结果 晴,25℃
python 复制代码
result = get_weather(...)
  1. 生成回答:把 API 结果再喂回给模型,模型用自然语言告诉你 北京今天晴,气温 25 度
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