大语言模型(LLMs)展现出了令人惊叹的能力,其中函数调用功能更是让其如虎添翼。然而,这一强大功能也伴随着风险,恶意用户可能利用巧妙设计的提示进行隐秘操纵。本文将深入探讨如何将函数调用机制转化为一道无缝的防御层,有效检测和防范这些潜在威胁。
一、LLMs函数调用的核心机制
函数调用是LLMs的一项强大功能,它使模型不再局限于生成文本响应。以询问 “巴黎的天气如何?” 为例,模型不再凭借猜测作答,而是返回一个结构化的函数调用,如get_weather(location="Paris")
。这一过程背后有着严谨的工作流程:开发者预先定义好一系列函数,这些函数在代理框架中常被称为工具,每个函数都包含名称、描述以及预期的输入字段。在运行时,这些定义被传递给LLMs。当用户提出查询时,LLMs会对其进行解读,依据对问题的理解来决定是否调用函数以及调用哪个函数。随后,模型返回结构化输出,如:
{ "function_call": { "name": "get_weather", "arguments": { "location": "Paris" } }}
该输出会被传递给周边系统,这个系统可能是编排器、代理框架或应用程序代码。周边系统负责调用实际的函数,如get_weather(location="Paris")
,获取结果(例如 “14°C且晴朗”),并将结果回传给LLMs,最后由LLMs为用户生成最终响应。通过这样的方式,