教AI调用API：函数调用的探索

在现代人工智能领域，函数调用是一项重要的技术，它通过API调用让AI能够更高效地与外部资源交互，从而实现动态响应和复杂任务处理。在本文中，我们将深入探讨函数调用的机制及其在大型语言模型（LLM）中的应用。

函数调用的核心机制

随着大型语言模型（如GPT-4 Turbo、GPT-4、GPT-3.5 Turbo、Claude Opus和Gemini）的不断发展，自动触发API调用以响应用户输入变得越来越可行。这一功能使LLM能够识别何时需要调用外部函数，并生成适当的JSON格式请求，从而与外部资源进行交互。

函数调用的核心流程可以分为以下三个步骤：

检测：LLM首先根据用户输入判断是否需要检索外部数据或执行操作。
响应生成：LLM构造一个包含API调用参数的JSON对象。
执行：通过API调用执行请求，并处理返回结果，将其转化为用户可理解的响应。

函数调用的实际应用场景

示例：查询订单状态

假设用户询问订单状态，LLM可以将该请求识别为需要调用外部API的场景，并生成相应的JSON请求以获取订单数据。例如：

def get_completion(messages, model="gpt-3.5-turbo-1106", tools=None):
    response = openai.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        tools=tools
    )
    return response.choices[0].message

调用示例：

messages = [{"role": "user", "content": "Where's my order 231445?"}]
response = get_completion(messages, tools=tools)

通过上述代码，LLM能够有效地与外部API通信，获取订单状态并返回给用户。

使用Claude Opus模型的函数调用

类似地，Claude Opus模型也可以通过以下代码实现函数调用：

def get_completion(messages, model="claude-3-opus-20240229", tools=None):
    response = client.beta.tools.messages.create(
        model=model,
        messages=messages,
        tools=tools
    )
    return response.choices[0].message

调用示例：

messages = [{"role": "user", "content": "Where's my order 231445?"}]
response = get_completion(messages, tools=tools)

这些代码展示了如何通过不同的模型实现函数调用，从而满足用户需求。

函数调用的主要应用领域

函数调用的应用范围非常广泛，以下是几个典型的应用场景：

会话代理：构建强大的智能机器人，能够获取实时数据、协作完成任务或提供即时客户支持。
数据提取：从非结构化数据中提取信息，或从多个来源收集上下文数据。
API集成：通过集成各种服务和API，增强LLM的功能和适用性。
自然语言交互：将用户的自然语言查询解析为结构化的API调用，从而实现高效的任务执行。

函数调用对LLM能力的提升

函数调用显著扩展了LLM的能力，使其从单纯的会话工具转变为与技术生态系统深度连接的强大接口。通过将自然语言输入转化为结构化的API调用，LLM不仅能够完成复杂的交互任务，还成为数字基础设施的重要组成部分。

通过函数调用，LLM可以在多个领域实现动态响应和高效协作，进一步推动了人工智能技术的落地和应用。

原文链接: https://medium.com/@maximilianoneto/teaching-ai-to-call-apis-exploring-function-calling-bd9beb7aeccc

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