Function Calling：将外部函数的调用能力赋予聊天式人工智能模型

引言

聊天式人工智能 (LLM) 模型已成为自然语言处理领域的重要参与者，具有生成类似人类文本、回答复杂问题以及参与自然对话的能力。然而，LLM 模型通常受到其固有知识库的限制，并且无法访问外部信息源或执行自定义功能。

Function Calling 的概念

Function Calling 是一种创新技术，它为 LLM 模型提供了调用外部函数的能力。这使模型能够超越其固有的限制，访问实时数据、执行复杂计算并与其他应用程序交互。

技术实现

Function Calling 通过在 LLM 模型中集成一个函数库来实现。该库包含各种预定义的函数，可由模型在响应用户提示时调用。例如，函数库可能包含用于访问外部数据库、处理图像或翻译语言的函数。

好处

Function Calling 为 LLM 模型提供了以下主要好处：

• 增强能力： 模型可以执行更广泛的任务，例如数据分析、图像生成和语言翻译。
• 个性化体验： 模型可以根据用户的个人资料和偏好定制其响应。
• 可扩展性： 函数库可以随着时间的推移进行扩展，从而增加模型的功能。

Function Calling 的一个具体示例：Qwen

Qwen 是 Function Calling 的一个实际实现，它允许 Chat Completion 模型访问一系列外部函数。这些函数包括：

• 数据库访问： 从外部数据库中检索信息
• 图像处理： 调整图像大小、裁剪和转换格式
• 语言翻译： 将文本从一种语言翻译到另一种语言

Qwen 的工作原理

当用户向使用 Qwen 的 LLM 模型发出提示时，模型会分析提示并确定是否需要调用外部函数。如果是，模型会从函数库中选择适当的函数并将其传递给必要的参数。该函数执行所需的处理，并将结果返回给模型，模型再将结果整合到其响应中。

用例

Function Calling 在各种应用程序中具有广阔的用例，包括：

• 聊天机器人： 为聊天机器人提供访问实时数据和执行复杂任务的能力
• 个人助理： 帮助用户完成各种任务，例如安排约会、订购送餐和预订旅行
• 内容生成： 根据用户的输入生成自定义文章、摘要和社交媒体帖子

限制

虽然 Function Calling 为 LLM 模型提供了显着的优势，但也有一些限制需要注意：

• 延迟： 调用外部函数可能会引入轻微的延迟，尤其是在网络连接不稳定时。
• 安全问题： 必须小心管理访问外部函数的权限，以防止恶意代码执行。
• 成本： 调用外部函数可能涉及额外的费用，具体取决于函数的实现和使用情况。

结论

Function Calling 是一项变革性技术，它赋予 LLM 模型调用外部函数的能力。这大大增强了模型的功能，使其能够执行更复杂的任务、提供更个性化的体验，并与其他应用程序无缝集成。随着技术的不断发展，我们可以期待 Function Calling 在自然语言处理领域发挥越来越重要的作用。

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