【大模型】Function calling

大模型的 Function Calling（函数调用）是指让大语言模型（如GPT-4、Claude等）具备调用外部工具或API的能力，从而扩展模型的功能边界。通过这种机制，模型可以识别用户的请求是否需要调用外部函数（如查询天气、操作数据库、调用搜索引擎等），并生成符合要求的函数参数，最终通过代码执行实现更复杂的功能。

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核心概念

1. 为什么需要Function Calling？

   • 大模型本身无法直接访问实时数据（如天气、股票）或执行具体操作（如发送邮件、修改数据库）。

   • 通过Function Calling，模型可以将用户请求转化为结构化参数，由开发者调用对应函数完成实际任务。

2. 典型应用场景

   • 实时信息查询（天气、新闻、股票）

   • 数据库/API交互（增删改查）

   • 数学计算或复杂逻辑处理（模型不擅长的领域）

   • 自动化操作（发送邮件、控制智能家居）

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工作原理

1. 定义函数描述

   • 开发者预先定义可调用的函数列表，并为每个函数提供：

     • 名称和功能描述（供模型理解何时调用）

     • 参数列表（参数名、类型、说明、是否必需等）

   • 例如：

     json

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     {
       "name": "get_weather",
       "description": "获取指定城市的当前天气",
       "parameters": {
         "type": "object",
         "properties": {
           "location": {"type": "string", "description": "城市名称"},
           "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]}
         },
         "required": ["location"]
       }
     }

2. 模型决策与参数生成

   • 用户输入请求后，模型判断是否需要调用函数：

     • 若需要，则生成符合函数定义的JSON参数。

     • 若不需要，直接生成自然语言回复。

   • 例如用户问：“北京今天多少度？” → 模型生成：

     json

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     {
       "name": "get_weather",
       "arguments": {"location": "北京", "unit": "celsius"}
     }

3. 执行函数并返回结果

   • 开发者收到参数后，调用真实函数（如调用天气API），将结果返回给模型。

   • 模型结合函数返回结果生成最终回复：

     text

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     北京当前气温为22°C，天气晴朗。

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技术实现（以OpenAI为例）

OpenAI API 支持通过 tools 参数传递函数定义，模型返回 tool_calls 响应：

python

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# 定义函数
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "获取指定城市的天气",
            "parameters": {...}  # 参数结构
        }
    }
]

# 请求API
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "北京今天热吗？"}],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"  # 由模型决定是否调用函数
)

# 解析响应
if response.choices[0].message.tool_calls:
    function_name = response.choices[0].message.tool_calls[0].function.name
    arguments = json.loads(response.choices[0].message.tool_calls[0].function.arguments)
    # 执行对应函数并获取结果

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挑战与最佳实践

1. 关键挑战

   • 准确性：模型可能生成不符合预期的参数（如城市名拼写错误）。

   • 安全性：需防范恶意输入导致的函数误用（如SQL注入）。

   • 多函数协调：处理需要连续调用多个函数的复杂请求。

2. 最佳实践

   • 清晰的函数描述：用简洁的语言明确函数用途和参数要求。

   • 参数校验：在代码层面对参数进行二次验证。

   • 错误处理：捕获函数执行异常并提供反馈给模型。

   • 限制函数范围：仅暴露必要的函数，避免安全隐患。

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扩展应用

• Agent框架：通过Function Calling构建自主Agent（如AutoGPT），实现多步骤任务自动化。

• RAG增强：结合检索（Retrieval）和函数调用，提升回答的准确性与实时性。

• 多模态扩展：调用图像生成、语音合成等外部服务（如DALL·E、TTS API）。

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总结

Function Calling 是大模型与真实世界交互的桥梁，使模型从“纯文本生成”升级为“可行动的智能体”。开发者需在灵活性（支持复杂功能）与安全性（控制权限和校验）之间找到平衡，同时设计清晰的函数描述以提升模型调用的准确性。