您可以提前设置并描述函数，当用户与大模型对话中，如果用户的意图与函数的描述相一致，会让大模型智能地选择输出一个包含参数的 JSON 对象，以调用一个或多个函数。注意：大模型并不会主动调用函数，而是模型会生成一个包含参数的 JSON 对象，您可以在相应的时机用它在代码中调用函数。

由于大模型的训练数据是有时间期限的，它不能联网也不了解最近发生的事情。所以，如果被问到它不了解的数据信息时，我们可以通过后台的函数调用，拿到后台的返回结果后再给到大模型进行回复。

具体流程如下图举例：

以下面这个函数举例：

这个函数的名字叫做“get_current_weather”，除了名称字段之外，下面还有一个描述字段“给定一个地点拿到目前的天气情况”。这个描述很重要，它让大模型与用户对话时，通过这个描述去匹配用户的意图，从而选择相匹配的函数。如果函数的描述不清楚，就会导致大模型无法准确匹配到用户的意图的函数。所以，目前就很清晰了，大模型通过函数的描述来判断是否匹配用户的意图的。

这个函数的最底部还有一个function call字段，当值为auto时符合以上的调用逻辑。除此之外，还有两个两个值：insert-function-name、none；

还是这个代码示例：我们看到有一个“parameters”字段，这个字段内有一个“properties”字段，这个字段里面就是函数需要的参数信息，我们看到这个例子里面只有一个参数，那就是location(地点)，这个字段下面还有一个两个参数，其中一个参数是描述，这个描述指的是location这个参数的描述。

那么，这就比较清晰了，大模型通过函数中的参数描述来判断使用此函数需要的信息，这样在告知后台使用哪个函数时，同时也会把用户提供的信息转移成函数所需要的参数值以Json格式返回给后台。这样后台就可以拿着这些参数信息直接调用函数返回结果了。

同时，我们看到下方还有一个"required"字段，这个字段告知大模型必填字段是哪个。如果用户提供的信息加上大模型掌握的信息不能填满必填字段呢？那么大模型就不会让调用这个函数了。

假如用户问到“斯德哥尔摩比巴黎的天气更阳光吗？”。

这时候我们注意到只查询一次函数，并不能得到最终结果，这样我们如何处理呢？实际需要建立一个与大语言模型对话的循环，调用天气函数先查询斯德哥尔摩的天气，返回结果告诉大语言模型，然后再调用天气的函数查询巴黎的天气，然后返回结果再告诉大语言模型，最终大语言模型结合这些信息给到最终的回复。

那遇到这种需要多次调用函数的情况，我们何时知道哪个节点就不需要调用函数了呢？

在OpenAI的官方文档里有清晰的描述（如下）：GPT的每个回复都会带一个finish_reason字段，当此字段为stop时，就意味着我们已经生成最终的结果了。

再多延伸一点，如果可以多次调用函数的话，我们可以做更多事情，比如：帮我把今天北京的天气编成一首七言绝句诗，同时将这首诗转成text格式保存到本地我的文档里。这实际是连续Function Call的另一种场景，就是一个任务下调用不同的函数，只要函数功能是现成的，那么就与多次重复调用同一函数的逻辑没什么区别。但是，有了这个思考，我们是不是就可以无限发散场景了？

如果要求大模型“列举出欧洲最大的的三个城市主要说什么语言，同时让大模型以Json的格式输出”，我们一般会怎么处理呢？我们当然可以直接用Prompt要求大模型直接给出结果，但是有可能它会输出这样的结果：

这不是最终我们想要的。我们可以想象一下，如果我们可以定义一个想要的输出结果的函数，然后利用Function Call的能力，最终输出我们想要的结果，是否可以更好的完成结果呢？函数定义如下：

最终生成的结果如下：

这个例子非常好的达到了我们的预期，同时让我们有更多的启发，对于更多的任务利用Function call的能力来实现也是非常具有想象空间的。