Von Natur aus haben große Sprachmodelle (LLMs) bestimmte Einschränkungen. Beispielsweise sind die meisten LLMs nicht gut darin, mathematische Berechnungen durchzuführen oder auf aktuelle Informationen jenseits ihres Ausbildungsabschlussdatums zuzugreifen. Um diese Einschränkungen zu beheben, können LLMs mit der Fähigkeit ausgestattet werden, externe Tools zu verwenden oder Funktionsaufrufe durchzuführen, um spezifische Funktionalitäten zu implementieren.

Der Ablauf des Funktionsaufrufs funktioniert wie folgt:

1. Wenn eine Benutzerabfrage eingeht, bestimmt das LLM zunächst, ob es ein externes Tool verwenden muss oder nicht.
2. Wenn das LLM beschließt, ein Tool zu verwenden, muss es das geeignete Tool aus den verfügbaren Optionen auswählen, basierend auf der Abfrage.
3. Das LLM ruft dann das ausgewählte Tool auf, das eine API oder eine externe Funktion sein könnte.
4. Die Antwort des Tools wird dann an das LLM zurückgegeben, das sie zusammen mit der ursprünglichen Benutzerabfrage verwendet, um die endgültige Antwort zu generieren.

Dieser Ansatz ermöglicht es dem LLM, externe Fähigkeiten und Ressourcen zu nutzen, um umfassendere und genauere Antworten auf Benutzerabfragen zu geben.

Von Natur aus haben große Sprachmodelle (LLMs) bestimmte Einschränkungen. Beispielsweise sind die meisten LLMs nicht gut darin, mathematische Berechnungen durchzuführen oder auf aktuelle Informationen jenseits ihres Ausbildungsabschlussdatums zuzugreifen. Um diese Einschränkungen zu beheben, können LLMs mit der Fähigkeit ausgestattet werden, externe Tools zu verwenden oder Funktionsaufrufe durchzuführen, um spezifische Funktionalitäten zu implementieren.

Der Ablauf des Funktionsaufrufs funktioniert wie folgt:

1. Tool-Bestimmung: Wenn eine Benutzerabfrage eingeht, wird das LLM zunächst bewerten, ob es ein externes Tool verwenden muss, um eine Antwort zu generieren. Wenn kein Tool erforderlich ist, wird das LLM seine internen Trainingsdaten verwenden, um eine Antwort zu generieren.

2. Tool-Auswahl: Wenn das LLM feststellt, dass ein Tool benötigt wird, wählt es das geeignete Tool aus den verfügbaren Optionen aus. Wenn die Abfrage beispielsweise eine Berechnung erfordert, wählt das LLM ein Rechentool aus; wenn die Abfrage Wetterdaten erfordert, wählt das LLM ein Websuchtool aus.

3. Tool-Aufruf: Sobald das Tool ausgewählt ist, ruft das LLM die externe Funktion oder API auf, die die Funktionalität des Tools implementiert. Die Eingabeparameter für das Tool werden durch das Eingabeschema des Tools bestimmt.

4. Antwortgenerierung: Die Antwort vom externen Tool oder Funktionsaufruf wird dann an das LLM zurückgegeben, das diese Informationen zusammen mit der ursprünglichen Benutzerabfrage verwendet, um eine endgültige Antwort zu generieren.

Dieser Ablauf ermöglicht es dem LLM, externe Fähigkeiten und Ressourcen zu nutzen, um umfassendere und genauere Antworten auf Benutzerabfragen zu geben.

Um Tools in der Cloud 3-Familie zu definieren, gibt es zwei Schlüsselkomponenten:

1. Beschreibung: Dies ist eine detaillierte Beschreibung des Tools, die das Cloud-Modell verwendet, um zu bestimmen, welches Tool für eine bestimmte Abfrage verwendet werden soll. Die Beschreibung sollte so viele Details wie möglich enthalten, einschließlich dessen, was das Tool tut, wann es verwendet werden sollte, alle erforderlichen Parameter und wichtige Einschränkungen oder Limitierungen.

2. Implementierung: Dies ist die tatsächliche Implementierung des Tools, die eine externe API oder Funktion sein kann. Die Tool-Definition gibt das Eingabeschema für das Tool an, das bestimmt, welche Eingaben die Benutzerabfrage bereitstellen muss.

Wenn der Benutzer eine Abfrage stellt, bestimmt das Cloud-Modell zunächst anhand der Tool-Beschreibungen, welches Tool verwendet werden soll. Es ruft dann die entsprechende Tool-Implementierung auf und übergibt die erforderlichen Eingaben. Die Antwort des Tools wird dann wieder an das Cloud-Modell zurückgegeben, das die endgültige Antwort an den Benutzer generiert.

Einige bewährte Verfahren für die Definition von Tools sind:

• Geben Sie eine sehr detaillierte Beschreibung, die alle wichtigen Aspekte des Tools abdeckt.
• Stellen Sie sicher, dass der Tool-Name klar und beschreibend ist.
• Definieren Sie das Eingabeschema sorgfältig, damit es zur Benutzerabfrage passt.
• Erwägen Sie, mehrere Tools für komplexere Anwendungsfälle zu verketten.
• Testen Sie die Tool-Definitionen und -Implementierungen gründlich, um sicherzustellen, dass sie wie erwartet funktionieren.

Indem Sie diese Richtlinien befolgen, können Sie die Tool-Nutzungsfähigkeiten der Cloud 3-Familie effektiv nutzen, um die Fähigkeiten Ihrer Sprachmodelle zu erweitern.

Bei der Definition von Tools für die Verwendung mit der Anthropic Cloud 3-Modellfamilie ist es wichtig, diese bewährten Verfahren für die Tool-Beschreibungen zu befolgen:

1. Detaillierte Beschreibungen bereitstellen: Stellen Sie sicher, dass die Beschreibung jedes Tools sehr detailliert ist. Enthalten Sie Informationen darüber, was das Tool tut, wann es verwendet werden sollte und wie es das Verhalten des Tools beeinflusst.

2. Parameter erklären: Erklären Sie die Bedeutung und Auswirkung jedes vom Tool benötigten Parameters eindeutig. Dies hilft dem Sprachmodell, das Tool effektiv zu verwenden.

3. Einschränkungen hervorheben: Erwähnen Sie alle wichtigen Einschränkungen oder Limitierungen des Tools, wie z.B. die Art von Informationen, die es nicht zurückgibt.

4. Klarheit sicherstellen: Stellen Sie sicher, dass der Tool-Name klar und eindeutig ist. Das Sprachmodell wird die Beschreibung verwenden, um zu bestimmen, welches Tool verwendet werden soll, daher ist ein klarer und prägnanter Name entscheidend.

5. Nützlichkeit priorisieren: Konzentrieren Sie sich darauf, Tools bereitzustellen, die tatsächlich nützlich und relevant für die jeweilige Aufgabe sind. Vermeiden Sie unnötige oder redundante Tools.

6. Tool-Verkettung berücksichtigen: Wenn Ihr Anwendungsfall eine Abfolge von Tool-Aufrufen erfordert, erwägen Sie die Verwendung des Opus-Modells, das besser für die Handhabung von seriellen Tool-Aufrufen geeignet ist.

7. Gründlich testen: Testen Sie Ihre Tool-Definitionen und -Implementierungen gründlich, um sicherzustellen, dass sie wie erwartet funktionieren und die gewünschte Funktionalität bieten.

Indem Sie diese bewährten Verfahren befolgen, können Sie hochwertige Tool-Definitionen erstellen, die es den Anthropic Cloud 3-Modellen ermöglichen, externe Funktionalität effektiv zu nutzen und ihre Fähigkeiten zu erweitern.

Um einen Kundenservice-Chatbot mit der Cloud 3-Modellfamilie zu erstellen, werden wir diese Schritte befolgen:

1. Installieren des Anthropic-Pakets: Wir beginnen damit, das Anthropic Python-Client-Paket zu installieren.

2. Einrichten des Anthropic-API-Schlüssels: Wir richten den Anthropic-API-Schlüssel ein, der für die Nutzung der Cloud 3-Modelle erforderlich ist.

3. Auswahl des Cloud 3-Modells: Für dieses Beispiel verwenden wir das CLA 3 Opus-Modell, da es komplexere Tool-Nutzung und -Verkettung unterstützt.

4. Definieren der clientseitigen Tools: Wir definieren drei Tools für unseren Kundenservice-Chatbot:

   • Kundendaten abrufen
   • Bestelldetails abrufen
   • Bestellung stornieren

   Jedes Tool hat eine detaillierte Beschreibung, ein Eingabeschema und eine Implementierung über externe Funktionen.

5. Implementieren der Hauptschleife: Wir erstellen eine Hauptschleife, die die Benutzereingabe verarbeitet, bestimmt, welches Tool verwendet werden soll, die entsprechende Funktion aufruft und die Antwort wieder an das Sprachmodell zurückgibt, um die endgültige Ausgabe zu generieren.

6. Testen des Chatbots: Wir testen den Chatbot, indem wir verschiedene Benutzerabfragen stellen, wie z.B. das Abrufen der E-Mail-Adresse eines Kunden, das Überprüfen des Status einer Bestellung und das Stornieren einer Bestellung.

Indem wir diesen Prozess befolgen, können wir einen Kundenservice-Chatbot erstellen, der die Fähigkeiten der Cloud 3-Modellfamilie und die Möglichkeit, externe Tools oder Funktionen aufzurufen, nutzt, um seine Funktionalität zu erweitern.

In diesem Video haben wir das Konzept des Funktionsaufrufs und der Nutzung externer Tools mit der Anthropic Cloud 3-Modellfamilie untersucht. Wir haben die folgenden Schlüsselpunkte gelernt:

1. Motivation für Funktionsaufrufe: LLMs haben bestimmte Einschränkungen, wie die Unfähigkeit, komplexe Berechnungen durchzuführen oder auf aktuelle Informationen zuzugreifen. Funktionsaufrufe ermöglichen es dem LLM, externe Tools und APIs zu nutzen, um diese Einschränkungen zu überwinden.

2. Ablauf des Funktionsaufrufs: Das LLM bestimmt zunächst, ob es ein externes Tool verwenden muss, wählt dann das geeignete Tool anhand der bereitgestellten Beschreibungen aus und ruft schließlich die Implementierung des Tools auf, um die erforderlichen Informationen zu erhalten.

3. Definition von Tools: Tools werden mit einem Namen, einer detaillierten Beschreibung und einem Eingabeschema definiert. Die Beschreibung ist entscheidend, da sie dem LLM hilft, zu entscheiden, welches Tool verwendet werden soll.

4. Bewährte Verfahren: Stellen Sie klare und umfassende Beschreibungen für die Tools bereit, einschließlich Details zu ihrer Funktionalität, ihren Parametern und Einschränkungen. Dies stellt sicher, dass das LLM fundierte Entscheidungen darüber treffen kann, welches Tool verwendet werden soll.

5. Beispielimplementierung: Wir haben ein Beispiel für den Aufbau eines Kundenservice-Chatbots unter Verwendung von Anthropics Cloud 3-Modellen und clientseitigen Tools durchgegangen. Das Beispiel zeigte, wie Tools definiert, ihre Funktionalität implementiert und in den Entscheidungsprozess des LLM integriert werden.

6. Vergleich zwischen Opus und Haiku: Während sowohl Opus als auch Haiku für Funktionsaufrufe verwendet werden können, ist Opus besser für komplexere Szenarien geeignet, die eine serielle oder verkettete Tool-Nutzung erfordern.

Indem Sie diese Konzepte verstehen, können Sie die Kraft des Funktionsaufrufs und der Nutzung externer Tools effektiv nutzen, um die Fähigkeiten Ihrer auf Anthropic Cloud 3 basierenden Anwendungen zu erweitern.