秒懂Function Call:DeepSeek大模型的隱藏超能力,讓AI從"會(huì)聊天"變"會(huì)做事" 原創(chuàng)
想象一下,你走進(jìn)一家高檔餐廳。你不需要自己跑到廚房做菜,只需告訴服務(wù)員:"我想要一份香煎三文魚(yú),七分熟,配蘆筍和檸檬汁。"
服務(wù)員將你的需求準(zhǔn)確傳達(dá)給廚師,廚師完成烹飪后,服務(wù)員再把美食送到你面前。
Function Call就是大模型的"服務(wù)員",它能夠:
- 理解用戶(hù)需求
- 將需求轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化的函數(shù)調(diào)用
- 調(diào)用外部工具或API
- 將執(zhí)行結(jié)果返回給用戶(hù)
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),F(xiàn)unction Call使得大模型能夠"召喚"外部功能來(lái)完成自己不擅長(zhǎng)的任務(wù)。
Function Call解決了什么問(wèn)題
DeepSeek等大模型雖然聰明,但它們有三個(gè)明顯短板:
- 無(wú)法執(zhí)行實(shí)時(shí)操作:比如無(wú)法獲取實(shí)時(shí)天氣、股票價(jià)格
- 無(wú)法進(jìn)行復(fù)雜計(jì)算:難以精確計(jì)算復(fù)雜數(shù)學(xué)問(wèn)題
- 無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)外部資源:不能直接查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)或使用專(zhuān)業(yè)工具
Function Call就像是給了大模型一套"超能力按鈕",需要什么能力,按下對(duì)應(yīng)的按鈕即可。
以具體例子理解Function Call
例子1:天氣查詢(xún)助手
想象DeepSeek是你的私人助理。當(dāng)你問(wèn)"上海明天天氣怎么樣?"時(shí):
沒(méi)有Function Call的大模型:
"我無(wú)法獲取實(shí)時(shí)天氣信息,因?yàn)槲覜](méi)有訪(fǎng)問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)的能力。我的知識(shí)截止到訓(xùn)練日期。"
有Function Call的大模型:
- 識(shí)別出需要查詢(xún)天氣
- 調(diào)用?
?get_weather(location, date)?
?函數(shù) - 獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)
- 給你完整回答:"上海明天多云,氣溫17°C至25°C,有輕微降雨可能。"
來(lái)看看這是如何實(shí)現(xiàn)的:
# 定義一個(gè)天氣查詢(xún)函數(shù)
def get_weather(location, date):
"""查詢(xún)指定地點(diǎn)和日期的天氣
參數(shù):
location (str): 城市名稱(chēng)
date (str): 日期,格式為YYYY-MM-DD
返回:
dict: 包含天氣信息的字典
"""
# 實(shí)際應(yīng)用中,這里會(huì)調(diào)用天氣API
import 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": "無(wú)法獲取天氣信息"}
# DeepSeek如何使用Function Call
def deepseek_with_function_call(user_query):
# 1. 模型理解用戶(hù)查詢(xún)天氣的意圖
if "天氣" in user_query:
# 2. 提取地點(diǎn)和時(shí)間信息
location = extract_location(user_query) # 假設(shè)這個(gè)函數(shù)能提取位置
date = extract_date(user_query) # 假設(shè)這個(gè)函數(shù)能提取日期
# 3. 調(diào)用天氣函數(shù)
weather_data = get_weather(location, date)
# 4. 格式化回復(fù)
response = f"{location}{date}天氣為{weather_data['condition']},"
response += f"溫度在{weather_data['min_temp']}°C至{weather_data['max_temp']}°C之間,"
response += f"降水概率{weather_data['precipitation_chance']}%。"
return response
# 其他類(lèi)型的查詢(xún)...
return "我無(wú)法理解您的問(wèn)題。"
例子2:購(gòu)物助手
當(dāng)你問(wèn)"幫我找價(jià)格低于300元的紅色連衣裙":
有Function Call的DeepSeek:
- 理解你想要查找特定條件的商品
- 調(diào)用?
?search_products?
?函數(shù) - 獲取符合條件的商品列表
- 整理結(jié)果并回答你
# 商品搜索函數(shù)
def search_products(product_type, color=None, max_price=None, min_price=None):
"""搜索符合條件的商品
參數(shù):
product_type (str): 商品類(lèi)型
color (str, optional): 顏色
max_price (float, optional): 最高價(jià)格
min_price (float, optional): 最低價(jià)格
返回:
list: 符合條件的商品列表
"""
# 實(shí)際中會(huì)調(diào)用電商平臺(tái)API
# 這里用模擬數(shù)據(jù)演示
all_products = [
{"id": 1, "name": "夏季紅色連衣裙", "color": "紅色", "price": 259.00},
{"id": 2, "name": "優(yōu)雅紅色長(zhǎng)裙", "color": "紅色", "price": 329.00},
{"id": 3, "name": "簡(jiǎn)約紅色連衣裙", "color": "紅色", "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處理購(gòu)物查詢(xún)
def handle_shopping_query(query):
# 提取查詢(xún)信息
if "連衣裙" in query and "紅色" in query:
# 解析價(jià)格條件
max_price = 300 # 從查詢(xún)中提取"低于300元"
# 調(diào)用商品搜索函數(shù)
products = search_products("連衣裙", color="紅色", max_price=max_price)
# 格式化回復(fù)
if products:
response = f"我找到了{(lán)len(products)}款符合條件的紅色連衣裙:\n"
for p in products:
response += f"- {p['name']},售價(jià){p['price']}元\n"
else:
response = "抱歉,沒(méi)有找到符合條件的商品。"
return response
DeepSeek如何實(shí)現(xiàn)Function Call
DeepSeek的Function Call實(shí)現(xiàn)包含三個(gè)關(guān)鍵步驟:
1. 函數(shù)定義與注冊(cè)
首先,需要定義可供調(diào)用的函數(shù)及其參數(shù)格式:
# 注冊(cè)可用函數(shù)
available_functions = {
"get_weather": {
"description": "獲取指定地點(diǎn)和日期的天氣信息",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "城市名稱(chēng),如'北京'、'上海'"
},
"date": {
"type": "string",
"description": "日期,格式為YYYY-MM-DD"
}
},
"required": ["location"]
}
},
"search_products": {
"description": "搜索符合條件的商品",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"product_type": {
"type": "string",
"description": "商品類(lèi)型,如'連衣裙'、'手機(jī)'"
},
"color": {
"type": "string",
"description": "商品顏色"
},
"max_price": {
"type": "number",
"description": "最高價(jià)格"
}
},
"required": ["product_type"]
}
}
}
2. 意圖識(shí)別與函數(shù)選擇
DeepSeek分析用戶(hù)輸入,判斷需要調(diào)用哪個(gè)函數(shù):
def process_user_query(user_query):
# 模擬DeepSeek分析用戶(hù)意圖的過(guò)程
# 假設(shè)這是模型的思考過(guò)程
"""
用戶(hù)問(wèn)"上海明天天氣怎么樣",明顯是查詢(xún)天氣信息。
需要的信息:城市=上海,日期=明天(2025-02-27)
應(yīng)該調(diào)用get_weather函數(shù)
"""
# 模型決定調(diào)用get_weather函數(shù)
function_call = {
"name": "get_weather",
"arguments": {
"location": "上海",
"date": "2025-02-27"
}
}
return function_call
3. 函數(shù)執(zhí)行與結(jié)果整合
執(zhí)行函數(shù)并將結(jié)果融入回答:
def deepseek_complete_response(user_query):
# 1. 確定需要調(diào)用的函數(shù)
function_call = process_user_query(user_query)
# 2. 執(zhí)行函數(shù)調(diào)用
if function_call["name"] == "get_weather":
args = function_call["arguments"]
weather_data = get_weather(args["location"], args["date"])
# 3. 將函數(shù)結(jié)果融入自然語(yǔ)言回答
response = f"{args['location']}在{args['date']}的天氣預(yù)報(bào):\n"
response += f"天氣狀況: {weather_data['condition']}\n"
response += f"溫度范圍: {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 += "建議您出門(mén)攜帶雨傘!"
return response
# 其他函數(shù)調(diào)用類(lèi)似處理...
與普通API調(diào)用的本質(zhì)差異
Function Call與傳統(tǒng)API調(diào)用有著根本性的區(qū)別,這使得大模型從"被動(dòng)工具"變成了"主動(dòng)管家":
特性 | 傳統(tǒng)API調(diào)用 | Function Call |
觸發(fā)方式 | 開(kāi)發(fā)者硬編碼調(diào)用邏輯 | 模型自主決策何時(shí)調(diào)用 |
參數(shù)生成 | 人工預(yù)設(shè) | 模型動(dòng)態(tài)生成結(jié)構(gòu)化參數(shù) |
錯(cuò)誤處理 | 需手動(dòng)捕獲異常 | 模型可識(shí)別錯(cuò)誤并重試 |
多函數(shù)協(xié)作 | 需編寫(xiě)復(fù)雜流程 | 模型自動(dòng)規(guī)劃調(diào)用順序 |
讓我們通過(guò)日常生活來(lái)理解這些差異:
傳統(tǒng)API調(diào)用就像是一本烹飪食譜,廚師必須嚴(yán)格按照步驟操作:"先切洋蔥,再煎牛排,最后加鹽"。每一步都是預(yù)先寫(xiě)好的,沒(méi)有靈活性。
Function Call則像是一位經(jīng)驗(yàn)豐富的主廚,能根據(jù)食材狀態(tài)和客人口味動(dòng)態(tài)調(diào)整烹飪過(guò)程:"這塊牛排較厚,需要多煎2分鐘","客人喜歡微辣,可以添加少量辣椒粉"。
舉個(gè)例子說(shuō)明差異:
# 傳統(tǒng)API調(diào)用 - 開(kāi)發(fā)者必須硬編碼邏輯
def traditional_weather_app(user_input):
if "天氣" 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"獲取天氣失敗: {e}"
else:
return "我不理解您的問(wèn)題"
# Function Call - 模型自主決策
def function_call_assistant(user_input):
# 模型分析輸入,自主決定是否需要天氣信息
function_decision = model.analyze(user_input)
if function_decision.needs_function_call:
# 模型自動(dòng)生成結(jié)構(gòu)化參數(shù)
function_name = function_decision.function_name # 可能是"get_weather"或其他
function_args = function_decision.arguments # 模型提取的參數(shù)
try:
result = call_function(function_name, function_args)
except Exception as e:
# 模型能理解錯(cuò)誤并嘗試修正參數(shù)后重試
corrected_args = model.correct_arguments(function_args, error=str(e))
result = call_function(function_name, corrected_args)
# 模型融合函數(shù)結(jié)果生成回答
return model.generate_response(user_input, function_result=result)
else:
# 模型判斷不需要調(diào)用外部函數(shù)
return model.generate_response(user_input)
在復(fù)雜場(chǎng)景中,這種差異更為明顯。例如,當(dāng)用戶(hù)問(wèn)"我明天去上海出差,需要帶傘嗎?還有,推薦幾家商務(wù)酒店":
- 傳統(tǒng)方式:開(kāi)發(fā)者需要預(yù)先編寫(xiě)邏輯,將其拆分為天氣查詢(xún)和酒店查詢(xún)兩個(gè)獨(dú)立步驟
- Function Call:模型自動(dòng)識(shí)別需要調(diào)用天氣和酒店兩個(gè)函數(shù),并安排合適的調(diào)用順序,最后將結(jié)果整合成連貫的回答
Function Call的魔力:類(lèi)比理解
Function Call就像是:
- 翻譯官:將用戶(hù)自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)為計(jì)算機(jī)可理解的結(jié)構(gòu)化指令
- 外交官:負(fù)責(zé)大模型與外部世界的溝通協(xié)調(diào)
- 工具箱管理員:知道什么情況下該使用什么工具
- 魔術(shù)師助手:遞給魔術(shù)師(大模型)需要的道具,讓表演更精彩
實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景
DeepSeek的Function Call功能在以下場(chǎng)景特別有用:
- 智能客服:調(diào)用企業(yè)內(nèi)部API獲取訂單、物流信息
- 個(gè)人助理:日程安排、提醒、信息查詢(xún)
- 數(shù)據(jù)分析:調(diào)用分析工具處理復(fù)雜數(shù)據(jù)
- 內(nèi)容創(chuàng)作:調(diào)用專(zhuān)業(yè)工具生成圖表、編輯圖片
- 智能家居控制:通過(guò)API控制智能設(shè)備
結(jié)語(yǔ)
Function Call讓DeepSeek從"只會(huì)說(shuō)話(huà)"變成了"會(huì)做事"的助手。它像是大模型與現(xiàn)實(shí)世界之間的橋梁,讓AI不再封閉在自己的知識(shí)庫(kù)中,而是能夠主動(dòng)獲取信息、使用工具、解決實(shí)際問(wèn)題。
正如一位優(yōu)秀的管家不僅能聽(tīng)懂主人的各種需求,還知道如何調(diào)動(dòng)合適的資源來(lái)滿(mǎn)足這些需求,F(xiàn)unction Call讓大模型有了"管家效率",能夠更加全面而精準(zhǔn)地為用戶(hù)服務(wù)。
通過(guò)這種能力,DeepSeek和其他大模型正逐步從信息提供者轉(zhuǎn)變?yōu)樾袆?dòng)的助手,為我們的生活和工作帶來(lái)更多便利與可能。
本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)九歌AI大模型 作者:九歌AI
