【DeepSeek开发入门】Function Calling 函数功能应用实战指南

最新推荐文章于 2025-06-03 13:48:59 发布
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分类专栏： DeepSeek入门到精通(实战指南） 文章标签： 人工智能 语言模型 AIGC AI编程
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiaobing259/article/details/145949940

系列篇章💥

No. 文章
01 【DeepSeek应用实践】DeepSeek接入Word、WPS方法详解：无需代码，轻松实现智能办公助手功能
02 【DeepSeek应用实践】通义灵码 + DeepSeek：AI 编程助手的实战指南
03 【DeepSeek应用实践】Cline集成DeepSeek：开源AI编程助手，终端与Web开发的超强助力
04 【DeepSeek开发入门】DeepSeek API 开发初体验
05 【DeepSeek开发入门】DeepSeek API高级开发指南（推理与多轮对话机器人实践）
06 【DeepSeek开发入门】Function Calling 函数功能应用实战指南
07 【DeepSeek部署实战】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：本地部署与API服务快速上手
08 【DeepSeek部署实战】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：Web聊天机器人部署指南
09 【DeepSeek部署实战】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：基于vLLM 搭建高性能推理服务器
10 【DeepSeek部署实战】基于Ollama快速部署DeepSeek-R1系列模型实战指南（Linux）
11 【DeepSeek部署实战】基于Ollama+Chatbox零成本部署DeepSeek-R1系列模型攻略（Windows）
12 【DeepSeek开发实战】DeepSeek-R1-Dis
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大模型之Spring AI实战系列（三十二）：Spring Boot + DeepSeek 实战指南：工具函数（Function Call）实战应用
寻道AI，探索AI无限可能！
06-24 2235
随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域的应用日益广泛，为开发者带来了前所未有的机遇和挑战。在众多的框架和平台中，Spring Boot以其简洁、高效的特点，成为了构建企业级应用的首选之一。而DeepSeek作为一款强大的人工智能平台，提供了丰富的API接口和功能，能够满足各种复杂的应用需求。本文将深入探讨如何将Spring Boot与DeepSeek相结合，通过工具函数（Function Call）的实战应用，帮助读者快速掌握这一前沿技术，实现高效、智能的应用开发。
【DeepSeek开发入门】DeepSeek API高级开发指南（推理与多轮对话机器人实践）
寻道AI，探索AI无限可能！
03-12 2259
在AI开发的前沿领域，DeepSeek凭借其强大的功能和灵活的接口，为开发者提供了广阔的创新空间。本文将围绕DeepSeek的推理模型、多轮对话以及JSON模式这三个重要特性展开深入探讨，详细介绍相关接口的使用方法、应用场景及开发要点，助力开发者充分发挥DeepSeek的潜力，打造出更加智能、高效的应用。DeepSeek的推理模型（）是专门为复杂推理任务设计的。与普通的对话模型不同，它能够理解和处理更具逻辑性和深度的问题，在需要进行推理、分析和判断的场景中表现出色。
基于deepseek api和openweather 天气API实现Function Calling技术讲解
cuijiying的博客
02-13 2146
【代码】基于deepseek api和openweather 天气API实现Function Calling技术讲解。
Deepseek的Function calling功能流程
qq_43588095的博客
04-01 539
Function Calling功能是智能体开发的重要基石。熟练掌握该功能，甚至可以在不借助agent开发框架的情况下搭建复杂的智能体。在低代码开发框架（如Cozy、Dify）进行智能体开发时，也需要了解Function Calling底层原理，因为这些框架虽无需写代码，但同样存在调用外部工具的流程。
一篇文章带你速通deepseek大模型及其API Functioncalling调用
qq_38196449的博客
06-03 792
深度求索（DeepSeek）是一家专注于通用人工智能（AGI）研发的中国科技公司，其推出的DeepSeek大模型是公司核心技术成果之一。目前deepseek支持智能对话、文本生成、语义理解与计算推理、代码生成补全等多种复杂任务，还支持图像、音频等多模态输入。在技术架构上deepseek采用了混合专家（MoE）架构，通过动态路由机制，仅激活部分参数进行计算，有效降低计算能耗，提高特定任务的处理精度（英伟达市值蒸发）。
Deepseek的FunctionCalling功能代码实现完整流程
qq_43588095的博客
04-01 1318
封装天气查询函数 使用库调用OpenWeather API，返回JSON格式结果 代码示例： 2. 定义函数元数据与工具列表 创建函数元数据（JSON Schema） 描述函数名称、参数及功能 代码示例： 配置工具列表 将函数包装为参数传递给模型 代码示例： 3. 调用模型触发Function Calling 首次请求触发函数调用 发送用户问题，模型返回指示需调用外部函数 代码示例： 4. 整合结果并二次请求 构建完整消息链 将用户问题、模型触发调用、函数结果
【AI实践】别再用传统API了！DeepSeek函数调用黑科技，5分钟搭建智能体工作流
Arbboter的专栏
02-24 2807
DeepSeek Function Calling 是一种通过自然语言交互实现智能工具调用的技术架构，其核心在于将大语言模型（LLM）转化为“智能调度器”，实现对外部工具和服务的动态调用。该技术通过五步流程运作：用户输入自然语言指令→模型识别意图并暂停生成→生成结构化参数→外部系统执行调用→整合结果生成最终回复。相较于传统API开发，其突破性体现在自动参数映射、思维链可视化及并行调用能力。
智谱AI-FunctionCall
感谢所有乐于奉献的人，在此不一一具名
03-05 1033
智谱AI-FunctionCall
使用 DeepSeek 调用 Function Calling：从入门到实践
kestiny的专栏
03-25 2208
Function Calling 通过让AI模型无缝调用外部工具或服务，扩展其能力边界，实现从意图识别到执行落地的闭环，将大语言模型转化为可编程的智能执行中枢。
DeepSeek实现FunctionCalling调用API查询天气
墨家巨子@俏如来
02-27 2191
Function Calling（函数调用）是大型语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列）提供的一种能力，允许模型在生成文本的过程中调用外部函数或工具，以完成更复杂的任务。通过 Function Calling，模型可以将自然语言请求转换为结构化的函数调用，从而与外部系统、API 或工具进行交互。想象你有一个智能助手（比如 GPT），它可以回答你的问题，但它本身无法直接执行某些操作，比如查询天气、发送邮件或查询数据库。
DeepSeek + Function Call：基于 Eino 的“计划——执行”多智能体范式实战
weixin_44186218的博客
03-05 3055
本文介绍如何借助 Eino 框架来实现基于 DeepSeek 的‘计划 —— 执行’多智能体，最后通过一个有趣且靠谱的主题乐园行程规划助手的实战案例，带大家从 0 到 1 搭建一个完整的应用。
最新扣子(Coze)案例教程：详解DeepSeek大模型工具调用，教你如何使用DeepSeek Function Calling
andy_68147772的博客
03-06 1081
首先我们来了解一下什么是「Function Calling」，Function Calling这个名词不是扣子独有的，这是一个技术的术语，从字面意思翻译过来就是「工具调用」，指的是大模型拥有智能化调用工具的能力。在扣子平台，为了降低使用者上手的难度，扣子为我们准备好了很多好用的插件，当然也有第三方开发的插件，本质上就是工具。反之，如果不支持「Function Calling」的大模型，说明不具备调用工具的能力，回复一些例如实时性的新闻信息就没那么准确。好了，今天的教程就讲到这里，希望大家有所收获。
【DeepSeek开发入门】DeepSeek API 开发初体验
寻道AI，探索AI无限可能！
03-10 1865
在人工智能蓬勃发展的时代，DeepSeek作为一款功能强大的AI大模型，为开发者提供了丰富的接口和便捷的开发体验。本文将基于DeepSeek的几个关键接口，带你快速入门，开启DeepSeek开发的探索之旅。通过本文，你已经初步了解了DeepSeek开发中几个重要接口的使用方法，包括列出模型、对话补全和查询余额接口，以及开发过程中的常见问题及解决办法。这是你踏入DeepSeek开发领域的第一步。在后续的学习中，你可以深入研究模型的参数调优，探索不同模型在各种场景下的应用，如利用模型实现更复杂的推理对话功能。
【DeepSeek开发实战】DeepSeek-R1-Distill-Qwen与LangChain的本地大模型应用开发指南
寻道AI，探索AI无限可能！
03-25 1332
在大模型应用开发的浪潮中，将强大的大语言模型与灵活的开发框架相结合，能为开发者开启无限可能。本文将详细阐述如何基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen大模型与LangChain框架进行本地大模型应用开发，从基础环境搭建到实际应用演示，为你提供全面且深入的指导。无论你是想探索大模型应用开发的新手，还是寻求优化现有项目的资深开发者，都能在本文中找到有价值的内容。
一文看懂 Function Call：DeepSeek 大模型的隐藏超能力，助力 AI 从 “会聊天” 迈向 “会做事”
大模型研究中心
05-24 915
设想这样一个场景，你步入一家高档餐厅。无需亲自前往厨房动手烹饪，只需向服务员告知：“我想要一份香煎三文鱼，烹饪至七分熟，搭配芦笋和柠檬汁。” 服务员会精准地将你的需求传达给厨师，待厨师完成菜品烹制后，服务员会把这份美味佳肴端到你面前。
使用DeepSeek Function Calling构建智能测试助手
zhangkexin_z的博客
03-27 1016
是大语言模型根据用户请求智能选择并调用预定义函数的能力。模型通过理解自然语言指令，自动匹配对应的函数模板并生成结构化参数。# 传统测试参数定义示例# 函数调用参数定义示例tools = ["description": "执行接口测试任务","description": "任务名称，例如：用户中心测试任务",},},tools = ["description": "执行接口测试任务","description": "任务名称，例如：用户中心测试任务",},},},
Deepseek Api Function Calling解析（tools、tool_calls）Deepseek函数调用流程图、Python代码示例
Dontla的博客
02-28 6490
根据官方文档和搜索结果，DeepSeek的Function Calling（函数调用）功能允许模型通过调用外部工具来增强其能力。核心原理。
DeepSeek实战--Function Calling
希望我的博客，能解决你工作中的问题
05-02 723
本文介绍了 Function Calling 技术的实战应用。Function Calling 是由 OpenAI 提出的技术，用于将自然语言转化为结构化请求，使 AI 能够与外部系统交互并完成复杂任务。文章通过一个获取股票收盘价的示例，详细展示了如何使用 DeepSeek 的大模型和工具调用功能。
function calling 是什么
最新发布
07-27
<think>我们正在讨论 function calling 的概念和作用。根据引用内容，function calling 是一种允许人工智能模型动态调用外部工具或函数的机制，从而扩展模型的能力，使其不仅限于预训练的知识，而是能够执行特定任务或获取最新信息。 引用[1]提到：Function Calling 打破了模型只能基于自身知识进行回答的限制。传统对话模型主要依赖预训练的知识来生成回复，而 Function Calling 使得模型能够动态地调用外部工具，获取最新的信息和执行特定的任务，从而提供更准确、更实用的回答。 引用[2]和[3]进一步说明了 function calling 的适用场景，包括原子化任务执行（如查天气、发邮件）和快速功能扩展（如集成支付接口）。同时，引用[3]还对比了 MCP（可能是一种协议）和 function calling 的区别，指出 function calling 更侧重于为特定模型快速添加外部工具，而 MCP 则通过开放协议构建网络效应。 引用[4]则提供了一些具体的应用示例，比如通过语音指令让智能助手调用微信、富途牛牛、京东等应用完成复杂任务。 因此，我们可以这样总结 function calling 的定义和作用： ### 定义 Function Calling 是一种机制，允许人工智能模型在生成回复的过程中，根据需要动态调用外部函数或工具。这些外部函数可以是预定义的业务函数，用于执行特定任务（如查询天气、发送消息、获取股票信息等）。 ### 在编程中的作用 1. **扩展模型能力**：使模型能够超越其训练数据的限制，利用外部工具获取实时信息或执行复杂操作。 2. **提高准确性和实用性**：通过调用专门设计的函数，确保执行的任务（如计算、数据检索）准确可靠。 3. **实现原子化任务**：将复杂任务分解为独立的函数调用，每个函数完成一个具体的子任务（如发送单条消息、查询单个股票数据）。 4. **快速集成外部服务**：无需修改模型本身，只需定义和实现相应的函数接口，即可快速接入各种API（如支付接口、天气服务）。 5. **支持复杂指令处理**：用户可以用自然语言描述复杂需求（如“给每个好友发拜年消息”），模型通过调用一系列函数来逐步完成。 ### 示例 假设我们有一个函数 `get_weather(city: str) -> dict`，用于获取指定城市的天气。当用户询问“明天北京天气如何？”时，模型可以调用这个函数，然后将函数的返回结果（如`{"city": "北京", "temperature": 25, "condition": "晴"}`）整合到回复中。 ```python # 伪代码示例：function calling 的实现 def get_weather(city): # 调用天气API response = weather_api(city) return response # 模型解析用户问题后，决定调用 get_weather 函数 if user_question == "明天北京天气如何？": weather_data = get_weather("北京") reply = f"明天北京天气：{weather_data['condition']}，气温{weather_data['temperature']}℃" ``` §§相关问题§§ 1. Function Calling 与传统 API 调用有什么区别？ 2. 如何在实际项目中实现 Function Calling？ 3. Function Calling 有哪些局限性？ 4. Function Calling 在自然语言处理中的典型应用场景有哪些？</think>### Function Calling 的定义与作用 #### 一、定义 **Function Calling** 是一种人工智能模型动态调用外部工具或函数的机制，使模型能够突破预训练知识的限制。其核心是通过自然语言指令触发预定义的业务函数，实现外部工具或API的调用。例如： - 用户说："明天要带伞吗？" → 模型调用天气查询函数 - 用户说："给好友发拜年消息" → 模型调用微信消息发送函数[^1][^4] #### 二、在编程中的作用 1. **扩展模型能力边界** - 传统模型：仅能基于训练数据生成回复（如知识问答） - Function Calling：动态执行 $f(x)$ 函数操作（如实时查股票、发邮件）[^1] - 公式表示：$$ \text{输出} = \text{模型}(\text{输入}) \oplus \text{函数调用}(\text{参数}) $$ 2. **实现原子化任务** - 将复杂指令分解为独立函数调用： - "查人工智能股票市盈率" → 调用金融数据接口 - "过滤日货电视" → 调用商品数据库查询[^4] - 支持轻量化开发：直接复用现有API（如支付接口）[^3] 3. **提升响应准确性** - 通过函数获取实时数据（如天气/股价），避免模型幻觉 - 示例：回答"今日道琼斯指数"时调用财经API比依赖训练数据更可靠[^2] 4. **构建任务工作流** - 多函数链式调用实现复杂指令： ```mermaid graph LR A[语音指令] --> B(解析需求) B --> C{调用函数} C --> D[微信发消息] C --> E[京东查商品] C --> F[股票分析] ``` #### 三、典型应用场景 1. **跨平台操作** "小爱同学，用京东买65寸非日系电视" → 调用电商API[^4] 2. **实时数据查询** "富途牛牛：人工智能股票市盈率排名" → 调用金融数据函数[^4] 3. **自动化服务** "给每个微信好友发定制拜年消息" → 循环调用消息发送函数[^4] ---
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