【AI大模型应用开发】Function Calling连接外部世界 - 入门与实战（1）

Function Calling是大模型连接外部世界的通道，目前出现的插件（Plugins ）、OpenAI的Actions、各个大模型平台中出现的tools工具集，其实都是Function Calling的范畴。时下大火的OpenAI的GPTs，原理就是使用了Function Calling，例如联网检索、code interpreter。

本文带大家了解下Function calling，看它是如何让大模型能与外部世界连接的。

0. 接口形式

写过程序的人可能都懂接口是什么，这里再简述一下接口的形式。

目前常见的接口形式：
- 命令行（Command Line Interface），简称 CLI（DOS、Unix/Linux shell, Windows Power Shell）
- 图形界面（Graphical User Interface），简称 GUI（Windows、MacOS、iOS、Android）
AI时代的接口形式：用户通过自然语言与软件或系统交互，不用再点击按钮，按标准流程操作软件
- 语言界面（Conversational User Interface），简称 CUI，或 Natural-Language User Interface，简称 LUI
未来的接口形式：
- 脑机接口（Brain–Computer Interface），简称 BCI

以前的接口调用，我们需要给定明确的接口名称和精确的参数。大模型时代的接口调用，我们只需要给出自然语言任务，大模型自动解析出参数和调用哪个接口。

1. Function Calling在AI大模型应用中的位置 - 架构

没有Function Calling的架构：

加入Function calling之后的架构：

2. 大模型为什么需要连接外部世界

其实大模型也不是万能的，它有三大缺陷：

训练数据不可能涵盖所有信息。垂直、非公开数据必有欠缺。
不知道最新信息。大模型的训练周期很长，且更新一次耗资巨大。所以它不可能实时训练。GPT-3.5 的知识截至 2022 年 1 月，GPT-4 是 2023 年 4 月。
没有「真逻辑」。它表现出的逻辑、推理，是训练文本的统计规律，而不是真正的逻辑。也就是说，它的结果都是有一定不确定性的，这对于需要精确和确定结果的领域，如数学等，是灾难性的，基本是不可用的。

比如算加法：

把 100 以内所有加法算式都训练给大模型，它就能回答 100 以内的加法算式

如果问它更大数字的加法，就不一定对了因为它并不懂「加法」，只是记住了 100 以内的加法算式的统计规律

所以：大模型需要连接真实世界，并对接真逻辑系统，以此来控制大模型输出的不确定性和幻觉，达到我们想要的结果。

3. 实战

3.1 调用本地函数

3.1.1 定义一个自定义的本地函数，也可以是现有的库中的函数

以Python内置的sum函数为例，假设我们想让大模型使用这个函数。

sum函数介绍，接收一个列表、元组或集合：

3.1.2 告诉大模型这个函数的存在

python
复制代码
def get_completion(messages, model="gpt-3.5-turbo-1106"):
    response = openai.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=0,
        max_tokens=1024,
        tools=[
            { # 用 JSON 描述函数。可以定义多个。由大模型决定调用谁
                "type": "function",
                "function": {
                    "name": "sum",
                    "description": "计算一组数的和",
                    "parameters": {
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "numbers": {
                                "type": "array",
                                "items": {
                                    "type": "number"
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
            },
        ]
    )
    return response.choices[0].message

代码解释：

还是我们熟悉的openai.chat.completions.create接口，这次我们需要使用的是tools参数
将本地的函数用json描述，添加到tools参数中

注意：Function Calling 中的函数与参数的描述description也是一种 Prompt。这种 Prompt 也需要调优，否则会影响函数的召回、参数的准确性，甚至让 GPT 产生幻觉

3.1.3 给一个需要使用该函数的Prompt

我们用自然语言给一个做加法的需求：

python
复制代码
prompt = "桌上有 2 个苹果，四个桃子和 3 本书，一共有几个水果？"

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个数学家，你可以计算任何算式。"},
    {"role":