【人工智能】通过 Function Call 函数调用机制和大模型插件访问外部 API，使得 LLM 可以根据用户的请求智能地选择适当的外部工具，并生成包含所需参数的 JSON 对象来调用这些工具。

一、Function Calling函数调用介绍

Function Calling ，函数调用机制，让模型能够调用外部工具，来增强自身能力。
Function Calling ，是一种允许大型语言模型LLM通过调用外部函数或API来增强其能力的技术。
Function Calling ，允许注册自定义函数，连接大型语言模型到外部系统的API，提供实时数据和数据处理操作。
Function Calling ，使 LLM 能够执行超出其内置知识库范围的任务，例如获取实时数据、执行计算、与外部系统交互等。
Function Calling ，使得 LLM 可以根据用户的请求智能地选择适当的外部工具，并生成包含所需参数的 JSON 对象来调用这些工具。
Function Calling ，允许模型访问外部信息和执行操作

• 信息查询：如实时天气预报、股票市场动态，提供即时且准确的数据，
• 执行操作：比如播放音乐、控制智能家居设备等。

通过 Function Call 访问外部 API 不仅可以让 LLM 更好地服务于特定领域的问题解答，还可以让它们成为更加灵活多样的智能助手，帮助用户完成更多复杂的任务。此外，由于 LLM 并不直接执行函数调用，而是依赖于应用程序层面的支持，因此也保证了系统的安全性和可控性。

大模型通过插件与三方应用交互，实现能力增强和拓展。你可以将大模型和业务系统现有的功能进行有机结合，如建立待办事项、抢占会议室，甚至查询当前云账号下保有的阿里云资源等。有插件增强的大模型应用就好像你的私人助理，你只需要发送指令，它可以帮助你完成所有的工作。