LLM中Function Call的原理及应用

今天的博客深度讲一下Function Call。下面的内容是从 五个方面 对 大语言模型（LLM）中的 Function Call（函数调用）机制 进行系统性、深入性的分析：

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一、什么是 Function Call？

1. 定义

Function Call 是指大语言模型（如 GPT）通过自然语言理解任务需求后，生成结构化的函数调用请求，再由 外部系统实际执行函数或 API 调用，并将结果返回模型继续处理。

Function Call 的本质是：

模型主动生成函数调用的格式与参数，由外部系统执行函数逻辑，从而实现与真实世界的交互。

2. 功能目的

Function Call 解决的问题是：

• LLM 本身无法联网、查数据库、执行逻辑

• 需要把语言理解能力和外部操作结合起来

• 赋予模型实际操作能力（如查天气、发邮件、查数据库）

3. 示例场景

用户输入：

“明天北京天气怎样？”

传统 LLM 会尝试“编”一个回答；使用 Function Call 后，模型会输出一个结构化的函数调用描述，例如：

{
  "name": "get_weather",
  "arguments": {
    "city": "北京",
    "date": "2025-08-03"
  }
}

然后外部系统调用真实的天气 API 获取数据，并把结果交给模型继续回答。

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二、Function Call 的工作原理

Function Call 的执行过程由三大参与者构成：

• 语言模型（LLM）：负责识别调用意图，构造函数调用请求

• 调用执行器（Tool/Agent Layer）：负责接收模型输出、执行函数/接口

• 用户/应用层：提供问题或任务

工作流程

1. 用户输入自然语言指令
2. 模型识别调用意图
3. 模型生成结构化调用格式（函数名 + 参数）
4. 外部系统接收到调用描述，执行真实函数
5. 将结果（JSON 等）返回给模型
6. 模型继续生成最终输出

技术要点

• 结构化格式一般为 JSON，符合函数 schema

• 函数 schema 通常由开发者提供，类似 OpenAPI 定义

• 参数提取是语言推理的过程，模型必须正确从上下文中“抓出”需要的字段

• 可以与 Tool调用、Agent系统、RAG系统 等协同使用

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三、Function Call 的单一函数应用

场景举例：天气查询

函数定义（schema）如下：

{
  "name": "get_weather",
  "description": "获取指定城市的天气",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "city": {"type": "string"},
      "date": {"type": "string"}
    },
    "required": ["city"]
  }
}

用户问题：

“帮我查一下深圳今天的天气。”

模型输出：

{
  "name": "get_weather",
  "arguments": {
    "city": "深圳",
    "date": "2025-08-02"
  }
}

外部系统执行：

get_weather(city="深圳", date="2025-08-02") → 返回天气信息

模型继续生成回答：

“深圳今天多云，最高气温32℃，最低气温27℃。”

核心能力：

• 参数理解与提取（city/date）

• 函数名称推理（基于语义匹配）

• 响应生成时融合调用结果

技术挑战：

• 日期表达多样（今天、明天、后天）

• 城市可能有歧义（“广州” vs “广州市”）

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四、Function Call 的多个函数应用（多函数选择与组合）

场景举例：AI 助手系统

系统注册了多个函数：

1. search_flight(origin, destination, date)

2. book_hotel(city, checkin_date)

3. get_weather(city, date)

用户问题：

“我要去北京出差，帮我查一下航班、酒店，并告诉我那几天天气。”

模型行为流程：

1. 判断需要调用多个函数：

   • 航班查询 → search_flight

   • 酒店预定 → book_hotel

   • 天气信息 → get_weather

2. 按顺序生成多个调用请求（串联调用）：

[
  {
    "name": "search_flight",
    "arguments": {
      "origin": "上海",
      "destination": "北京",
      "date": "2025-08-04"
    }
  },
  {
    "name": "book_hotel",
    "arguments": {
      "city": "北京",
      "checkin_date": "2025-08-04"
    }
  },
  {
    "name": "get_weather",
    "arguments": {
      "city": "北京",
      "date": "2025-08-04"
    }
  }
]

1. 外部依次调用 API，获取数据

2. 模型组合调用结果生成最终回复：

“2025年8月4日从上海到北京的航班有3个。已为您预订北京酒店。预计天气晴转多云，最高31℃。”

多函数调用核心能力：

• 多个调用意图识别

• 多函数参数分拆

• 跨函数结果整合与推理

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五、Function Call 实现数据库查询

应用背景：结构化数据问答

用户提问：

“我想知道今年上半年营收超过 10 亿的公司有哪些？”

1. 函数注册：生成 SQL 的函数

{
  "name": "generate_sql",
  "description": "将自然语言转换为 SQL 查询",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "question": {"type": "string"}
    },
    "required": ["question"]
  }
}

2. 模型调用 generate_sql：

{
  "name": "generate_sql",
  "arguments": {
    "question": "今年上半年营收超过 10 亿的公司有哪些？"
  }
}

→ 外部系统返回 SQL：

SELECT company_name FROM company_financials
WHERE revenue > 1000000000 AND period = '2025-H1';

3. 外部数据库执行 SQL → 返回结果：

["腾讯", "阿里巴巴", "华为"]

4. 模型生成回答：

“今年上半年营收超过 10 亿的公司包括：腾讯、阿里巴巴、华为。”

优势：

• 可以让模型访问结构化数据而不是全文检索

• 精准、可控、可验证

• 减少幻觉（hallucination）

难点：

• SQL 的生成需要模型有数据库 schema 知识

• 多表联合、聚合、过滤等复杂查询需要 fine-tune 或 schema-aware 模型支持

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总结

维度	描述
本质机制	模型生成结构化函数调用请求，外部系统执行，返回结果供模型生成最终输出
单函数应用	简单任务，如查天气、查时间等，需正确提取参数并选择函数
多函数组合	支持任务分解、逻辑链式调用，需具备意图识别和结果整合能力
数据库 Function Call	利用自然语言 → SQL 生成 → 数据查询 → LLM 整合结果，实现高质量问答
关键价值	让语言模型具备真实世界交互能力，向智能体（Agent）方向迈进