本文将从函数调用的本质、函数调用的原理、函数调用的想象空间三个方面，带您一文搞懂函数调用 Function Calling。
函数调用
自然语言接口（NLI）：Natural Language Interface，自然语言连接一切。
自然语言接口（NLI）
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NLI的定义
自然语言接口（NLI）允许用户通过日常语言与软件和设备交互，无需特定命令或语法。
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用户界面与API的NLI化
为使多个软件和设备能协同工作，用户界面和API均需支持自然语言交互，简化复杂指令的执行。
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实现NLI的两种思路
强大入口AI：依赖高度智能的AI拆解和分发用户任务。
广播式指令：AI将指令广播给所有软件，由它们自主决策是否及如何响应。
大模型的两大缺陷：大模型受限于计算资源和训练时间，导致信息滞后，并且其基于统计规律的回答缺乏真正的逻辑推理能力。
大模型的两大缺陷
函数调用（Function Calling）：函数调用使您能够更可靠地从模型中获取结构化数据。
函数调用（Function Calling）
定义函数：get_current_weather
调用内部API函数：get_customers
提取数据函数：extract_data
函数调用的机制：在大语言模型中，函数调用通常涉及将用户的自然语言请求转换为可执行的函数调用，并生成符合预定义函数签名的结构化输出，如JSON对象。
函数调用的机制
函数调用机制的主要步骤：
一、用户输入：用户通过自然语言向模型提出问题或请求。这些问题或请求可能需要调用外部函数来获取答案或执行某些操作。
二、模型解析：模型接收到用户输入后，会解析并理解输入内容。模型会根据其训练数据和算法判断是否需要调用函数，并确定要调用的函数及其参数。
三、生成函数调用：如果模型确定需要调用函数，它会生成一个包含函数调用所需参数的结构化输出。这通常是一个JSON对象，其中包含函数名、参数列表等信息。这个JSON对象是以字符串形式存在的，需要在实际调用函数之前进行解析。
四、函数调用执行：在您的代码中，您需要解析这个字符串化的JSON对象，将其转换为有效的数据结构（如字典或对象），并使用这些参数调用相应的函数。这个过程是在您的代码环境中完成的，而不是在模型内部。模型只是提供了调用函数所需的参数和信息。
五、处理函数结果：函数调用执行完成后，您需要将函数的结果返回给模型。这通常通过将结果附加到模型中再次调用模型来实现。模型会接收并处理这些结果，然后生成一个自然语言回复给用户，总结或解释函数调用的结果。
函数调用的想象空间
用户对着微信说：给我每个女性好友发一条情真意切的拜年信息，还要带点儿小幽默。
步骤一：了解微信API或第三方库：
步骤二：登录微信：
步骤三：获取好友列表：
步骤四：筛选女性好友：
步骤五：编写拜年信息：
步骤六：发送消息：
步骤七：退出登录：
微信给女性朋友拜年
用户对着富途牛牛说：人工智能相关股票，市盈率最低的是哪几个？最近交易量如何？都有哪些机构持有？
步骤一：准备API接口和认证信息
确定用于获取股票信息的API接口URL。
获取并准备好API密钥或其他认证信息。
步骤二：定义函数以获取市盈率最低的人工智能股票
编写一个函数，该函数接受API接口URL和API密钥作为参数。
在函数内部，构造请求参数，指定股票分类为人工智能，按市盈率升序排列，并限制返回结果的数量。
发送HTTP GET请求到API接口，并传入构造好的请求参数和API密钥。
检查响应的状态码，确保请求成功。
解析响应内容，提取市盈率最低的股票列表信息。
返回市盈率最低的股票列表。
步骤四：定义函数以获取股票的机构持有者信息
编写一个函数，该函数接受API接口URL、API密钥和股票代码作为参数。
构造特定于股票代码的API请求URL。
发送HTTP GET请求到构造好的URL，并传入API密钥。
检查响应的状态码，确保请求成功。
解析响应内容，提取机构持有者列表及其持股份额等信息。
返回机构持有者信息。
步骤五：调用函数并处理结果
调用步骤3中定义的函数，获取该股票的最近交易量信息。
调用步骤4中定义的函数，获取该股票的机构持有者信息。
调用步骤2中定义的函数，获取市盈率最低的人工智能股票列表。
遍历股票列表，对于每只股票：
打印或存储获取到的信息，包括股票代码、市盈率、最近交易量和机构持有者列表。
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