深入解析编程语言与大语言模型中的Function Calling核心差异与设计模式

编程语言中有函数调用这一概念；大语言模型中则有 Function Calling 这一机制。编程语言中的函数调用是其编程体系的一部分；大语言模型中的 Function Calling 是其处理和生成语言相关任务的一种方式。编程语言通过函数调用来实现特定的功能；大语言模型利用 Function Calling 来获取外部信息或执行特定的操作。

传统函数调用（编程语言视角）：

语法结构：函数名 + 参数列表 → 返回值。

在程序运行的时候，执行环境是由 CPU 直接进行执行的，并且参数是通过栈或者堆来进行传递的。

确定性：输入确定时，输出必然确定（纯函数）。

大语言模型中的Function Calling：

核心差异在于，是由自然语言来驱动的，模型会生成“函数调用请求”，并且这些请求会由外部系统去执行。

模型可能会依据上下文而发生动态的变化，从而决定是否调用函数，以及调用哪一个函数。

示例：

# 传统函数调用
获取“北京”的天气信息，结果为 result
# 大模型中的Function Calling
用户输入："北京今天天气如何？"
模型输出：

大语言模型如何理解 Function Calling 呢？这涉及到语义细节方面的问题。

语义解析：

参数传递的挑战：

设计模式主要涉及大模型中 Function Calling 的架构设计方面。

核心模式：

策略模式：在编程技巧方面，能够实现高效且可靠的函数调用。

函数注册与发现：

错误处理：

异步调用：

编程的本质是什么？Function Calling 是如何扩展大语言模型的能力的？

突破静态知识的限制：

从生成到执行：

模块化思维：

人工智能的原理是，大模型是如何学习 Function Calling 的呢？

监督学习：

强化学习（RL）：

提示工程（Prompt Engineering）：

大语言模型的本质是什么？Function Calling 怎样体现出它的局限性呢？

知识依赖 vs 实时交互：

幻觉（Hallucination）问题：

安全与权限控制：

构建一个应用，这个应用要支持 Function Calling，且是 LLM 应用。

场景：用户通过自然语言查询实时天气并建议穿衣。

步骤：

定义函数：

以指定的地点为依据来获取对应的天气信息。
    # 调用天气API返回JSON数据
返回的是一个包含两个键值对的字典，其中键"temp"对应的值是 25，键"condition"对应的值是"晴"。

提示词设计：

你是一个天气助手，能够调用 get_weather 函数。依据温度来给出穿衣建议：
 - 低于10℃：建议穿羽绒服
 - 10-20℃：建议穿夹克
 - 高于20℃：建议穿短袖
   ```
   
   3. **处理流程**：
   ```python
   user_input = "上海今天多少度？"
# 模型生成函数调用请求
生成函数调用的操作是由语言模型（llm）来完成的，具体是生成针对用户输入的函数调用（function_call）。
# 执行函数
获取天气的函数调用中指定的“location”所对应的天气数据，其结果赋值给了 weather_data 。
# 模型整合结果
llm 给出了反馈。
    f"天气数据：{weather_data}，请生成建议。"
)
输出：上海的天气情况是今天 25℃，天气晴朗，建议穿着短袖。

未来的方向包括 Function Calling 以及 AI Agent 的进化。

自主Agent：

多模态扩展：

自我优化：

总结：Function Calling 怎样对 LLM 的能力边界进行重新定义呢？ 总结：Function Calling 是如何重新划定 LLM 的能力边界的？ 总结：Function Calling 以何种方式重新界定 LLM 的能力边界？

大语言模型中的 Function Calling，其本质是一座连接符号世界（语言）与物理世界（动作）的桥梁。借助将自然语言转变为结构化函数调用这一方式，模型不但能够“思考”，而且能够“行动”。要实现这一机制，就需要将编程语言设计、软件工程架构、机器学习算法等多个领域的知识进行融合。未来，AI Agent 会不断发展。在这个过程中，Function Calling 将会成为构建通用人工智能的一项核心技术。