AI 四、Python中，Function Calling（函数调用）和跨模型协作

在现代人工智能系统中，Function Calling（函数调用）和跨模型协作是两个重要的技术概念，它们帮助提升模型的能力和灵活性，特别是在需要多个模块或模型共同完成任务时。以下是这两个概念的详细介绍及其在Python中的实现方式。

1. Function Calling（函数调用）

函数调用是指在程序中调用已经定义的函数，以执行某些操作或计算。在AI系统中，尤其是在与多个模型和模块协作时，函数调用通常是用于在不同的组件之间传递数据、激活特定功能或协调不同模块的工作。函数调用不仅限于编程语言中的标准函数，它也可以用在AI模型的上下文中，触发特定的行为或任务。

示例：函数调用在Python中的应用

假设你有一个简单的计算任务，需要多个步骤的计算：首先调用一个函数执行预处理，然后调用另一个函数进行模型推理，最后调用另一个函数进行后处理。

def preprocess_data(data):
    # 数据预处理
    return data.lower()

def inference_model(data):
    # 模型推理（这里简化为一个例子）
    return f"Predicted result for {
     
     data}"

def postprocess_result(result):
    # 后处理
    return result.upper()

# 主程序
data = "HELLO WORLD"
preprocessed_data = preprocess_data(data)
inference_result = inference_model(preprocessed_data)
final_result = postprocess_result