大型语言模型(LLM)由于其性质,存在一些局限性。例如,大多数LLM在执行数学计算或访问超出其训练截止日期的最新信息方面并不擅长。为了解决这些局限性,LLM可以被赋予使用外部工具或执行函数调用的能力,以实现特定的功能。

函数调用的流程如下:

1. 当接收到用户查询时,LLM首先确定是否需要使用外部工具。
2. 如果LLM决定使用工具,它需要根据查询从可用选项中选择合适的工具。
3. LLM然后调用所选的工具,该工具可能是一个API或外部函数。
4. 工具的响应会被传回给LLM,LLM将其与初始用户查询一起使用来生成最终响应。

这种方法允许LLM利用外部功能和资源,提供更全面和准确的用户查询响应。

大型语言模型(LLM)由于其性质,存在一些局限性。例如,大多数LLM在执行数学计算或访问超出其训练截止日期的最新信息方面并不擅长。为了解决这些局限性,LLM可以被赋予使用外部工具或执行函数调用的能力,以实现特定的功能。

函数调用的流程如下:

1. 工具确定: 当接收到用户查询时,LLM将首先评估是否需要使用外部工具来生成响应。如果不需要工具,LLM将使用其内部训练数据来生成响应。

2. 工具选择: 如果LLM确定需要使用工具,它将从可用选项中选择合适的工具。例如,如果查询需要进行计算,LLM将选择计算器工具;如果查询需要天气信息,LLM将选择网络搜索工具。

3. 工具调用: 一旦选择了工具,LLM将调用实现该工具功能的外部函数或API。工具的输入参数由工具的输入模式确定。

4. 响应生成: 外部工具或函数调用的响应会被传回给LLM,LLM将使用这些信息,结合原始用户查询,生成最终响应。

这个流程允许LLM利用外部功能和资源,提供更全面和准确的用户查询响应。

要在Cloud 3系列中定义工具,有两个关键组成部分:

1. 描述: 这是对工具的详细描述,Cloud模型使用它来确定使用哪个工具来回答给定的查询。描述应尽可能详细,包括工具的功能、何时应该使用、需要的任何参数,以及任何重要的注意事项或限制。

2. 实现: 这是工具的实际实现,可以是外部API或函数。工具定义指定了工具的输入模式,确定用户查询需要提供什么输入。

当用户提供查询时,Cloud模型首先根据工具描述确定使用哪个工具。它然后调用相应的工具实现,传入所需的输入。工具的响应随后被反馈到Cloud模型,生成最终的用户响应。

定义工具的一些最佳实践包括:

• 提供高度详细的描述,涵盖工具的所有关键方面。
• 确保工具名称清晰明确。
• 仔细定义输入模式以匹配用户查询。
• 考虑将多个工具串联起来处理更复杂的用例。
• 彻底测试工具定义和实现,确保它们按预期工作。

遵循这些准则,您可以有效地利用Cloud 3系列的工具使用功能,增强语言模型的功能。

在为Anthropic Cloud 3系列模型定义工具时,需要遵循以下最佳实践来编写工具描述:

1. 提供详细描述: 确保每个工具的描述都非常详细。包括工具的功能、何时应该使用,以及它如何影响工具行为的信息。

2. 解释参数: 清楚地解释工具所需的每个参数的含义和影响。这有助于语言模型有效地使用工具。

3. 突出限制: 提及工具的任何重要注意事项或限制,例如它无法返回的信息类型。

4. 确保清晰: 确保工具名称清晰明确。语言模型将使用描述来确定使用哪个工具,因此清晰简洁的名称至关重要。

5. 注重实用性: 重点提供真正有用且与任务相关的工具。避免包含不必要或冗余的工具。

6. 考虑工具链: 如果您的用例需要一系列工具调用,请考虑使用Opus模型,它更擅长处理序列化的工具使用。

7. 彻底测试: 彻底测试您的工具定义和实现,确保它们按预期工作并提供所需的功能。

遵循这些最佳实践,您可以创建高质量的工具定义,使Anthropic Cloud 3模型能够有效地利用外部功能,增强其功能。

要使用Cloud 3系列模型构建客户服务聊天机器人,我们将遵循以下步骤:

1. 安装Anthropic软件包: 我们将首先安装Anthropic Python客户端软件包。

2. 设置Anthropic API密钥: 我们将设置Anthropic API密钥,这是使用Cloud 3模型所需的。

3. 选择Cloud 3模型: 在本例中,我们将使用CLA 3 Opus模型,因为它支持更复杂的工具使用和链接。

4. 定义客户端工具: 我们将为客户服务聊天机器人定义三个工具:

   • 获取客户信息
   • 获取订单详情
   • 取消订单

   每个工具都有详细的描述、输入模式和通过外部函数实现的功能。

5. 实现主循环: 我们将创建一个主循环,处理用户输入,确定使用哪个工具,调用相应的函数,并将响应反馈到语言模型以生成最终输出。

6. 测试聊天机器人: 我们将通过提供不同的用户查询来测试聊天机器人,例如检索客户的电子邮件地址、查看订单状态和取消订单。

通过遵循这个过程,我们可以构建一个利用Cloud 3系列模型功能和调用外部工具或函数能力的客户服务聊天机器人。

在这个视频中,我们探讨了Anthropic Cloud 3系列模型中的函数调用和外部工具使用概念。我们学到了以下关键要点:

1. 函数调用的动机: LLM存在一些局限性,如无法执行复杂计算或访问最新信息。函数调用允许LLM利用外部工具和API来克服这些局限性。

2. 函数调用流程: LLM首先确定是否需要使用外部工具,然后根据提供的描述选择合适的工具,最后调用工具的实现来获取所需信息。

3. 定义工具: 工具被定义为一个名称、详细描述和输入模式。描述至关重要,因为它帮助LLM决定使用哪个工具。

4. 最佳实践: 为工具提供清晰全面的描述,包括功能、参数和限制的详细信息。这确保LLM能够明智地决定使用哪个工具。

5. 示例实现: 我们演示了使用Anthropic的Cloud 3模型和客户端工具构建客户服务聊天机器人的示例。该示例演示了如何定义工具、实现其功能以及将其集成到LLM的决策过程中。

6. Opus和Haiku的比较: 尽管Opus和Haiku都可用于函数调用,但Opus更适合涉及序列化或链式工具使用的更复杂场景。

通过理解这些概念,您可以有效地利用函数调用和外部工具使用的力量,增强Anthropic Cloud 3基础应用程序的功能。