借助 Function Calling 连接外部世界：AI 大模型应用开发入门与实战

目录

• 引言
• 什么是 Function Calling？
• Function Calling 的典型应用场景
• 技术原理解析
• 示例：一个天气查询应用
• Function Calling 的设计注意事项
• 总结与展望

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引言

人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的快速发展带来了许多变革，也解锁了大模型（Large Language Model，LLM）新应用的可能性。近年来，由于 OpenAI 等机构的研究突破，大模型开始逐渐向实用化迈进，从生成文本到直接帮助程序控制甚至对接外部服务。这种能力的核心之一便是 Function Calling。在本篇文章中，我们将深入探讨 Function Calling 的概念、技术原理，以及如何在实际场景中通过它将大模型连接到外部世界。

对于想要在大模型应用开发的世界中迈出第一步的开发者来说，无疑是一场能够换来启发的旅程。

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什么是 Function Calling？

我们可以把 Function Calling 理解为赋予大语言模型一种与外界服务或功能交互的能力。通常，语言模型生成的是文本，并且仅限于根据输入推理和生成回应。而 Function Calling 则是向大模型注入函数机制，使其能够在生成输出的同时调用外部函数、访问系统功能甚至获取实时数据。

具体来说，Function Calling 允许大模型返回结构化的数据（例如 JSON 格式），这意味着它可以用来驱动其他系统的行为。例如：

• 执行某个 API 请求（例如：查询天气、获取金融数据）；
• 调用函数操作外部系统（例如：发送邮件、启动硬件设备）；
• 触发自动化流程（例如：数据分析、表单提交）；

Function Calling 的核心是让模型由“单纯的生成工具”变成“驱动工具”，从而跨越从文本到功能的鸿沟，解锁了更广泛的应用场景。

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Function Calling 的典型应用场景

Function Calling 提供了一种将 AI 模型能力与真实系统相结合的途径。以下是一些典型的应用场景：

1. 智能客服系统
   大模型通过调用后台服务的 API，根据用户输入调用特定功能来满足用户需求。例如，用户问“我可以修改我的航班吗？”，模型可以直接调用航班管理系统的 modify_flight API 完成修改。

2. 自动化工作流
   在企业生产环境中，通过 Function Calling，模型可以请求实时数据、执行调度、生成报告等。例如，定期调用财务报表生成系统，根据结果反馈给业务部门。

3. IoT 设备控制
   利用 Function Calling，智能家居系统支持对灯光、空调等硬件的直接控制。例如：“调高卧室的空调温度至 25 摄氏度”后，调用空调控制相关函数。

4. 信息查询与数据生成
   从天气、股票价格到复杂领域的在线分析，Function Calling 能够扩展模型的能力，获取实时或高级计算结果。例如：“下周一的纽约天气如何？”可以直接调用气象 API 并返回准确信息。

5. 高级工具集成
   将模型与工具如 Excel、Notion、Jira 集成，通过调用操作函数自动管理工作流，解放双手，提高生产力。

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技术原理解析

Function Calling 的技术实现方式通常围绕以下几个核心步骤展开：

1. 定义函数：向模型提供函数接口描述
   核心任务是向模型提供外部函数的定义（通过描述函数的名称、用途和参数等），以便模型能够匹配用户输入并正确选择调用需要的函数。

2. 用户输入解析：模型理解并匹配功能
   在接收到用户输入时，模型会根据函数定义，判断输入意图是否与某个函数相关。如果相关，模型会生成调用的具体格式，例如包含函数名、参数、数据等的 JSON 请求。

3. 函数调用：调用外部服务并返回结果
   后端系统接收到由模型生成的请求后，按照请求执行函数调用，例如调用 API 或运行某些计算逻辑，获取结果后再返回给模型。

4. 响应生成：与用户完成交互闭环
   使用函数调用结果，模型再以自然语言生成最终的输出，例如“温度已设置为 25 度”。

流程图如下：