? 大模型分发助手，分发你的Prompt，助你学习AIGC ? LLM-HUB: Distribute Your Prompt, Unlock AIGC's Power
Function Calling，这个让大语言模型 (LLM) 如虎添翼的利器，正逐渐成为人工智能领域的一大热点。它究竟是什么？如何运作？又能为我们带来哪些改变？让我们一起深入探索 Function Calling 的奥秘，揭开其背后的"魔法"，并展望其无限的未来！
大语言模型的困境：有"脑"却无"手"，空有知识却无法行动大语言模型，例如 GPT-4，拥有强大的知识储备和语言理解能力，能够进行流畅的对话、创作精彩的故事，甚至编写代码。然而，它们也面临着一些难以克服的困境，就像一个空有知识却无法行动的巨人：
缺乏行动力： 就像被困在虚拟世界中的大脑，只能提供信息，无法直接与现实世界互动。例如，它可以告诉你如何煮咖啡，但无法帮你磨咖啡豆、煮咖啡、甚至递给你一杯咖啡。 这就好比一位博学的教授，可以讲解复杂的理论知识，但却无法在实验室进行实际操作。 信息滞后： 知识库的更新速度有限，无法获取最新的实时信息，例如天气、股价等。这意味着它可能告诉你昨天的天气，或者一个小时前的股价，而这些信息可能已经过时了。就像一本印刷好的百科全书，内容固定，无法实时更新。 缺乏个性化： 无法根据用户的特定需求提供个性化服务，例如预订航班、安排会议等。它只能提供通用的信息，而无法根据你的个人喜好或行程安排提供定制化的服务。如同一个没有情感的机器人，只能按照预设的程序执行任务，无法理解和满足用户的个性化需求。 无法处理复杂任务： 许多现实世界的任务需要多个步骤和工具的协同配合，而大语言模型自身无法完成这些复杂的操作。例如，它无法帮你安排一次旅行，因为它需要预订机票、酒店、安排行程等等，这些都需要调用不同的工具和服务。就像一个只会单一技能的工匠，无法胜任需要多种技能协作的复杂工程。 容易产生"幻觉"： 大语言模型有时会生成不准确或虚构的信息，这被称为"幻觉"。 这是因为它们是基于统计概率进行预测，而不是真正的理解语言的含义。 就像一个擅长模仿的演员，可以惟妙惟肖地扮演各种角色，但却并不真正理解角色的内心世界。换一种说法，大语言模型，就像一介白面书生，聪慧无比，每天在家里读书，大门不出，二门不迈，两耳不闻窗外事，眼高手低。你让他给你做碗面条，他告诉你100种面条的做法，但是就不给你做；你让他给你洗衣服，他能告诉你洗衣机的前世今生，说的好厉害，但就不给你洗。所以如何给这个书生，搭配各种助手，发挥他的价值，就成了一件非常有意义的事情。
Function Calling 横空出世：为大语言模型插上翅膀，连接虚拟与现实为了解决这些问题，Function Calling 应运而生。它就像为大语言模型配备了"手脚"，让它们能够调用外部工具 (Tools，早先叫Function Calling，后来改成了Tools，一个意思)，执行实际操作，与现实世界互动。
Function Calling 的核心思想是： 将大语言模型的语言理解能力与外部工具的功能结合起来，让大语言模型能够理解用户的意图，并调用合适的工具来完成任务。
这就像为一个知识渊博的大脑连接上了能够执行操作的四肢，让它能够将知识转化为行动，真正地为人类服务。
例如，通过 Function Calling，大语言模型可以：
调用天气 API 获取实时天气信息: 不再局限于提供过时的天气预报，而是可以告诉你此时此刻的天气状况，就像你打开手机上的天气应用一样。 调用订票网站 API 预订机票: 不再只是告诉你如何订票，而是可以直接帮你完成订票操作，就像一个专业的旅行代理一样。 调用日历 API 安排会议: 不再只是提醒你会议时间，而是可以直接帮你安排会议，并发送邀请给参会者，就像一个高效的私人助理一样。 调用数据库查询信息: 可以访问和查询数据库中的信息，例如产品信息、用户信息等，就像一个专业的数据库管理员一样。 调用代码执行程序: 可以执行代码来完成各种任务，例如数据分析、图像处理等，就像一个经验丰富的程序员一样。 Function Calling 的运作机制：像"指挥家"一样协调工作，将意图转化为行动Function Calling 的运作机制可以概括为以下几个步骤，就像一个精密的"齿轮系统"，每个步骤都环环相扣，协同工作：
用户提出需求： 用户用自然语言描述他们想要完成的任务，例如"帮我预订明天从北京到上海的机票"。 就像用户向一个智能助手发出指令一样。 LLM 理解意图： 大语言模型分析用户的语言，理解其意图，并将其转化为结构化的请求。例如，它会识别出用户想要预订机票，并提取出关键信息，如出发地、目的地、日期等。 就像一个专业的翻译，将用户的自然语言翻译成机器能够理解的指令。 选择合适的工具： 大语言模型根据用户的需求，从预先定义好的工具库中选择合适的工具来完成任务。例如，它会选择一个订票网站的 API 来完成机票预订。 就像一个经验丰富的工匠，根据不同的任务选择合适的工具。 调用工具执行操作： 大语言模型将用户的需求转化为工具能够理解的参数，并调用工具执行操作。例如，它会将出发地、目的地、日期等信息传递给订票网站的 API，并请求预订机票。 就像一个熟练的操作员，操作机器完成特定的任务。 返回结果： 工具执行完成后，将结果返回给大语言模型，再由大语言模型将结果以自然语言的形式呈现给用户。例如，订票网站 API 会返回预订结果，大语言模型会将结果整理成用户友好的语言，例如"已成功为您预订明天从北京到上海的机票"。 就像一个专业的播报员，将结果清晰地传达给用户。落地到应用上面，基本流程如下：
用户发起一个Prompt，如：今天天气如何？ 应用会携带用户的Prompt，以及多个函数的定义（里面带有天气函数定义），一起发送给大模型。 大模型收到请求后，会自动判断是否需要调用这些函数，如果发现需要调用，则会将函数定义中规定的参数，返回给应用，如："location"，即哪个地方的天气，或者其他更多的参数。 应用收到这些参数后，会调用自己的方法，可能是API，也可能是一个计算逻辑，最终形成对这个函数的输出，如：10°。 应用得到函数的输出以后，会再将结果和函数定义一起，一并再次发送给大模型。 大模型会根据函数调用结果，返回给应用自然语言的回答。 应用将大模型的自然语言回答，返回给用户。我们直接基于大模型分发助手平台，来更直观的看下这个流程。
由于大模型分发助手，定位在学习Prompt，本身不是一个整合后的对话产品，所以，对应图中的角色，可以将用户和应用合为一个，即：不需要步骤1 和7
我们直接开始关注步骤2，发送Prompt和Function定义，在大模型分发助手中，填写用户消息，并定义一个查询天气的函数，我们本次只选择一个大模型，DeepSeek（大模型间的Function Calling回复语法，很多存在差异，无法兼容）。 点击执行后，我们会收到大模型的回复可以看到，大模型从我的提问中，了解到当前要查询天气，并且要查询的地区（location）是北京，所以返回给了我函数名称和地区
按照前面Function Calling流程图中的逻辑，我们该执行第4 步"调用函数"了，就如前面说的，大模型分发助手并非是一款大模型应用，是协助学习的，这里自己将大模型的回复发送上去，并填上温度即可，而实际应用中使用时，需要调用API去获取这个信息。相当于我们直接完成了步骤4 和5。 点击执行后，我们会再次收到大模型的回复，这时，就已经完成了整个Function Calling的整个流程。 我们在大模型分发助手的页面，再看下完整的发送和回复图。 Function Calling 的优势：突破局限，释放潜能，开启 AI 新时代Function Calling 为大语言模型带来了诸多优势，使其能够突破自身的局限，释放更大的潜能，开启人工智能的新时代：
扩展能力边界： 让大语言模型不再局限于提供信息，而是可以执行实际操作，解决更多实际问题。这就像为大语言模型打开了一扇通往现实世界的大门，让它能够参与到人类的日常生活中，成为一个真正的助手，而不是一个只能纸上谈兵的"书呆子"。 提升效率： 通过调用外部工具，大语言模型可以更高效地完成任务，节省时间和资源。例如，它可以自动完成一些重复性的工作，例如填写表格、发送邮件等，从而提高工作效率，将人类从繁琐的重复劳动中解放出来。 增强用户体验： 让用户能够更方便地与大语言模型交互，获得更便捷的服务。例如，用户可以通过语音或文字指令，让大语言模型完成各种任务，而无需手动操作，就像拥有一个贴心的私人助理，随时随地为你服务。 实时信息获取： 通过调用外部 API，大语言模型可以获取最新的实时信息，例如天气、股价等。这使得大语言模型能够提供更加准确和及时的信息，更好地满足用户的需求，就像一个永远在线的新闻播报员，随时为你提供最新的资讯。 个性化服务： 通过调用不同的工具和 API，大语言模型可以根据用户的特定需求提供个性化服务。例如，它可以根据用户的喜好推荐餐厅、电影等，或者根据用户的行程安排提供旅行建议，就像一个了解你一切的私人定制师，为你打造专属的服务。 解决"幻觉"问题： 通过调用外部工具获取可靠的信息，可以减少大语言模型产生"幻觉"的可能性，提高其输出结果的准确性和可靠性。 这就像为大语言模型配备了一个"事实核查员"，帮助它识别和纠正错误信息。 Function Calling 的应用场景：无所不能的 AI 助手，渗透到生活的方方面面Function Calling 的应用场景非常广泛，它就像一个无所不能的 AI 助手，渗透到生活的方方面面：
智能助手： 例如 Siri、Alexa 等，可以通过 Function Calling 完成订餐、订票、设置闹钟等任务，成为用户生活中的得力助手，让生活更加便捷和智能。 客户服务： 例如自动回复机器人，可以通过 Function Calling 解答用户问题、提供技术支持等，提高客户服务效率和满意度，例如 24 小时在线客服，可以随时解答用户疑问，解决问题。 数据分析： 例如数据分析平台，可以通过 Function Calling 调用不同的数据分析工具，进行数据分析和可视化，帮助用户更好地理解数据，例如自动生成报表、图表等，帮助用户快速分析数据，发现规律。 教育领域： 例如在线教育平台，可以通过 Function Calling 提供个性化的学习资源和辅导，帮助学生提高学习效率，例如根据学生的学习进度和水平，推荐合适的学习资料和练习题。 医疗领域： 例如医疗诊断系统，可以通过 Function Calling 访问医疗数据库，辅助医生进行诊断和治疗，例如根据病人的症状和病史，查询相关的医学文献和案例，辅助医生做出更准确的诊断。 金融领域： 例如智能投顾平台，可以通过 Function Calling 分析市场数据，为用户提供投资建议，例如根据用户的风险偏好和投资目标，推荐合适的投资产品。总结
**总结：大模型分发助手与Function Calling：解锁AIGC的无限可能****一、大语言模型的挑战**
大语言模型如GPT-4，虽具备强大知识储备和语言理解能力，却面临诸多限制：缺乏行动力，信息易过时，提供的服务缺乏个性化和难以处理复杂任务，同时容易生成虚构或不准确的信息（“幻觉”）。这些问题限制了其在实际应用中的有效性和价值。
**二、Function Calling的崛起**
为解决上述困境，Function Calling应运而生，成为大语言模型的重要补充。通过调用外部工具，Function Calling赋予大语言模型实践能力，使其能够与现实世界互动，从而提升用户体验，提高任务处理效率，并获取实时、准确的信息。
**三、Function Calling的工作机制**
1. **用户提出需求**：用户以自然语言形式描述任务需求，如预订机票。
2. **LLM理解意图**：大语言模型解析用户需求，转化为结构化请求。
3. **选择合适的工具**：根据需求，选择合适的工具库中的API或服务。
4. **调用工具执行操作**：将参数传递给工具并执行，完成实际任务。
5. **返回结果**：工具执行后将结果返回大语言模型，再转化为自然语言反馈给用户。
**四、Function Calling的优势**
1. **扩展能力边界**：使大语言模型能执行更多实际任务，不再局限于信息提供。
2. **提升效率**：自动化执行任务，节省时间和资源。
3. **增强用户体验**：用户通过简单指令即可享受到便捷的智能服务。
4. **实时信息获取**：获取最新信息，提高信息准确性和时效性。
5. **个性化服务**：根据用户需求提供定制化服务。
6. **解决“幻觉”问题**：减少虚假信息的生成。
**五、Function Calling的应用场景**
1. **智能助手**：完成订餐、订票、设置闹钟等日常任务。
2. **客户服务**：提升自动回复质量和客户满意度。
3. **数据分析**：调用多种分析工具，实现数据可视化和智能分析。
4. **教育领域**：提供个性化学习资源和辅导。
5. **医疗领域**：辅助医生进行诊断和治疗决策。
6. **金融领域**：为用户提供智能投资建议，提高决策质量。
通过Function Calling，大语言模型得以插上翅膀，真正成为全能的智能助手，服务于人类社会的各个角落，开启AI的新纪元。