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秒懂Function Call：DeepSeek大模型的隐藏超能力，让AI从会聊天变会做事

发布日期：2025-03-02 22:20:30 浏览次数： 1963 作者：九歌AI大模型

想象一下，你走进一家高档餐厅。你不需要自己跑到厨房做菜，只需告诉服务员："我想要一份香煎三文鱼，七分熟，配芦笋和柠檬汁。"

服务员将你的需求准确传达给厨师，厨师完成烹饪后，服务员再把美食送到你面前。

Function Call就是大模型的"服务员"，它能够：

理解用户需求
将需求转化为标准化的函数调用
调用外部工具或API
将执行结果返回给用户

简单来说，Function Call使得大模型能够"召唤"外部功能来完成自己不擅长的任务。

Function Call解决了什么问题

DeepSeek等大模型虽然聪明，但它们有三个明显短板：

无法执行实时操作：比如无法获取实时天气、股票价格
无法进行复杂计算：难以精确计算复杂数学问题
无法访问外部资源：不能直接查询数据库或使用专业工具

Function Call就像是给了大模型一套"超能力按钮"，需要什么能力，按下对应的按钮即可。

以具体例子理解Function Call

例子1：天气查询助手

想象DeepSeek是你的私人助理。当你问"上海明天天气怎么样？"时：

没有Function Call的大模型：

"我无法获取实时天气信息，因为我没有访问互联网的能力。我的知识截止到训练日期。"

有Function Call的大模型：

识别出需要查询天气
调用get_weather(location, date)函数
获取实时数据
给你完整回答："上海明天多云，气温17°C至25°C，有轻微降雨可能。"

来看看这是如何实现的：

# 定义一个天气查询函数def get_weather(location, date):"""查询指定地点和日期的天气
参数:location (str): 城市名称date (str): 日期，格式为YYYY-MM-DD
返回:dict: 包含天气信息的字典"""# 实际应用中，这里会调用天气APIimport requests
api_url = f"https://weather-api.example.com/forecast?location={location}&date={date}"response = requests.get(api_url)
if response.status_code == 200:return response.json()else:return {"error": "无法获取天气信息"}
# DeepSeek如何使用Function Calldef deepseek_with_function_call(user_query):# 1. 模型理解用户查询天气的意图if "天气" in user_query:# 2. 提取地点和时间信息location = extract_location(user_query)# 假设这个函数能提取位置date = extract_date(user_query)# 假设这个函数能提取日期
# 3. 调用天气函数weather_data = get_weather(location, date)
# 4. 格式化回复response = f"{location}{date}天气为{weather_data['condition']}，"response += f"温度在{weather_data['min_temp']}°C至{weather_data['max_temp']}°C之间，"response += f"降水概率{weather_data['precipitation_chance']}%。"
return response
# 其他类型的查询...return "我无法理解您的问题。"

例子2：购物助手

当你问"帮我找价格低于300元的红色连衣裙"：

有Function Call的DeepSeek：

理解你想要查找特定条件的商品
调用search_products函数
获取符合条件的商品列表
整理结果并回答你

# 商品搜索函数def search_products(product_type, color=None, max_price=None, min_price=None):"""搜索符合条件的商品
参数:product_type (str): 商品类型color (str, optional): 颜色max_price (float, optional): 最高价格min_price (float, optional): 最低价格
返回:list: 符合条件的商品列表"""# 实际中会调用电商平台API# 这里用模拟数据演示all_products = [{"id": 1, "name": "夏季红色连衣裙", "color": "红色", "price": 259.00},{"id": 2, "name": "优雅红色长裙", "color": "红色", "price": 329.00},{"id": 3, "name": "简约红色连衣裙", "color": "红色", "price": 199.00}]
results = []for product in all_products:if product_type in product["name"] and \ (color is None or product["color"] == color) and \ (max_price is None or product["price"] <= max_price) and \ (min_price is None or product["price"] >= min_price):results.append(product)
return results
# DeepSeek处理购物查询def handle_shopping_query(query):# 提取查询信息if "连衣裙" in query and "红色" in query:# 解析价格条件max_price = 300# 从查询中提取"低于300元"
# 调用商品搜索函数products = search_products("连衣裙", color="红色", max_price=max_price)
# 格式化回复if products:response = f"我找到了{len(products)}款符合条件的红色连衣裙：\n"for p in products:response += f"- {p['name']}，售价{p['price']}元\n"else:response = "抱歉，没有找到符合条件的商品。"
return response

DeepSeek如何实现Function Call

DeepSeek的Function Call实现包含三个关键步骤：

1. 函数定义与注册

首先，需要定义可供调用的函数及其参数格式：

# 注册可用函数available_functions = {"get_weather": {"description": "获取指定地点和日期的天气信息","parameters": {"type": "object","properties": {"location": {"type": "string","description": "城市名称，如'北京'、'上海'"},"date": {"type": "string","description": "日期，格式为YYYY-MM-DD"}},"required": ["location"]}},"search_products": {"description": "搜索符合条件的商品","parameters": {"type": "object","properties": {"product_type": {"type": "string","description": "商品类型，如'连衣裙'、'手机'"},"color": {"type": "string","description": "商品颜色"},"max_price": {"type": "number","description": "最高价格"}},"required": ["product_type"]}}}

2. 意图识别与函数选择

DeepSeek分析用户输入，判断需要调用哪个函数：

def process_user_query(user_query):# 模拟DeepSeek分析用户意图的过程
# 假设这是模型的思考过程"""用户问"上海明天天气怎么样"，明显是查询天气信息。需要的信息：城市=上海，日期=明天(2025-02-27)应该调用get_weather函数"""
# 模型决定调用get_weather函数function_call = {"name": "get_weather","arguments": {"location": "上海","date": "2025-02-27"}}
return function_call

3. 函数执行与结果整合

执行函数并将结果融入回答：

def deepseek_complete_response(user_query):# 1. 确定需要调用的函数function_call = process_user_query(user_query)
# 2. 执行函数调用if function_call["name"] == "get_weather":args = function_call["arguments"]weather_data = get_weather(args["location"], args["date"])
# 3. 将函数结果融入自然语言回答response = f"{args['location']}在{args['date']}的天气预报：\n"response += f"天气状况: {weather_data['condition']}\n"response += f"温度范围: {weather_data['min_temp']}°C - {weather_data['max_temp']}°C\n"response += f"降水概率: {weather_data['precipitation_chance']}%\n"
if weather_data['precipitation_chance'] > 50:response += "建议您出门携带雨伞！"
return response
# 其他函数调用类似处理...

与普通API调用的本质差异

Function Call与传统API调用有着根本性的区别，这使得大模型从"被动工具"变成了"主动管家"：

特性	传统API调用	Function Call
触发方式	开发者硬编码调用逻辑	模型自主决策何时调用
参数生成	人工预设	模型动态生成结构化参数
错误处理	需手动捕获异常	模型可识别错误并重试
多函数协作	需编写复杂流程	模型自动规划调用顺序

让我们通过日常生活来理解这些差异：

传统API调用就像是一本烹饪食谱，厨师必须严格按照步骤操作："先切洋葱，再煎牛排，最后加盐"。每一步都是预先写好的，没有灵活性。

Function Call则像是一位经验丰富的主厨，能根据食材状态和客人口味动态调整烹饪过程："这块牛排较厚，需要多煎2分钟"，"客人喜欢微辣，可以添加少量辣椒粉"。

举个例子说明差异：

# 传统API调用 - 开发者必须硬编码逻辑def traditional_weather_app(user_input):if "天气" in user_input and extract_location(user_input):location = extract_location(user_input)date = extract_date(user_input) or "today"try:weather_data = weather_api.get_forecast(location, date)return format_weather_response(weather_data)except ApiError as e:return f"获取天气失败: {e}"else:return "我不理解您的问题"
# Function Call - 模型自主决策def function_call_assistant(user_input):# 模型分析输入，自主决定是否需要天气信息function_decision = model.analyze(user_input)
if function_decision.needs_function_call:# 模型自动生成结构化参数function_name = function_decision.function_name# 可能是"get_weather"或其他function_args = function_decision.arguments# 模型提取的参数
try:result = call_function(function_name, function_args)except Exception as e:# 模型能理解错误并尝试修正参数后重试corrected_args = model.correct_arguments(function_args, error=str(e))result = call_function(function_name, corrected_args)
# 模型融合函数结果生成回答return model.generate_response(user_input, function_result=result)else:# 模型判断不需要调用外部函数return model.generate_response(user_input)