Por su naturaleza, los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) tienen ciertas limitaciones. Por ejemplo, la mayoría de los LLM no son buenos para realizar cálculos matemáticos o acceder a información actualizada más allá de la fecha de corte de su entrenamiento. Para abordar estas limitaciones, se puede dar a los LLM la capacidad de usar herramientas externas o realizar llamadas a funciones para implementar funcionalidades específicas.

El flujo de la llamada a la función funciona de la siguiente manera:

1. Cuando se recibe una consulta de usuario, el LLM primero determina si necesita usar una herramienta externa o no.
2. Si el LLM decide usar una herramienta, necesita seleccionar la herramienta apropiada de las opciones disponibles en función de la consulta.
3. El LLM luego hace una llamada a la herramienta seleccionada, que podría ser una API o una función externa.
4. La respuesta de la herramienta se devuelve entonces al LLM, que la usa junto con la consulta inicial del usuario para generar la respuesta final.

Por su naturaleza, los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) tienen ciertas limitaciones. Por ejemplo, la mayoría de los LLM no son buenos para realizar cálculos matemáticos o acceder a información actualizada más allá de la fecha de corte de su entrenamiento. Para abordar estas limitaciones, se puede dar a los LLM la capacidad de usar herramientas externas o realizar llamadas a funciones para implementar funcionalidades específicas.

El flujo de la llamada a la función funciona de la siguiente manera:

1. Determinación de herramientas: Cuando se recibe una consulta de usuario, el LLM primero evaluará si necesita usar una herramienta externa para generar una respuesta. Si no se requiere ninguna herramienta, el LLM utilizará sus datos de entrenamiento internos para generar una respuesta.

2. Selección de herramientas: Si el LLM determina que se necesita una herramienta, seleccionará la herramienta apropiada de las opciones disponibles. Por ejemplo, si la consulta requiere un cálculo, el LLM seleccionará una herramienta de calculadora; si la consulta requiere información meteorológica, el LLM seleccionará una herramienta de búsqueda web.

3. Invocación de herramientas: Una vez seleccionada la herramienta, el LLM hará una llamada a la función externa o a la API que implementa la funcionalidad de la herramienta. Los parámetros de entrada para la herramienta se determinan por el esquema de entrada de la herramienta.

4. Generación de respuesta: La respuesta de la herramienta externa o la llamada a la función se devuelve entonces al LLM, que utilizará esta información, junto con la consulta original del usuario, para generar una respuesta final.

Para definir herramientas en la familia Cloud 3, hay dos componentes clave:

1. Descripción: Esta es una descripción detallada de la herramienta, que el modelo Cloud usa para determinar qué herramienta usar para una consulta determinada. La descripción debe proporcionar la mayor cantidad de detalles posible, incluyendo qué hace la herramienta, cuándo debe usarse, los parámetros que requiere y cualquier caveat o limitación importante.

2. Implementación: Esta es la implementación real de la herramienta, que puede ser una API externa o una función. La definición de la herramienta especifica el esquema de entrada para la herramienta, que determina qué entradas debe proporcionar la consulta del usuario.

Cuando el usuario proporciona una consulta, el modelo Cloud primero determina qué herramienta usar en función de las descripciones de las herramientas. Luego hace una llamada a la implementación de la herramienta correspondiente, pasando los insumos requeridos. La respuesta de la herramienta se alimenta de vuelta al modelo Cloud, que genera la respuesta final al usuario.

Algunas mejores prácticas para definir herramientas incluyen:

• Proporcionar una descripción muy detallada, cubriendo todos los aspectos clave de la herramienta.
• Asegurarse de que el nombre de la herramienta sea claro y descriptivo.
• Definir cuidadosamente el esquema de entrada para que coincida con la consulta del usuario.
• Considerar encadenar varias herramientas juntas para casos de uso más complejos.
• Probar exhaustivamente las definiciones e implementaciones de las herramientas para asegurarse de que funcionen como se espera.

Al definir herramientas para su uso con la familia de modelos Anthropic Cloud 3, es importante seguir estas mejores prácticas para las descripciones de las herramientas:

1. Proporcionar descripciones detalladas: Asegúrese de que la descripción de cada herramienta sea muy detallada. Incluya información sobre lo que hace la herramienta, cuándo debe usarse y cómo afecta el comportamiento de la herramienta.

2. Explicar los parámetros: Explique claramente el significado y el impacto de cada parámetro requerido por la herramienta. Esto ayuda al modelo de lenguaje a entender cómo usar la herramienta de manera efectiva.

3. Resaltar las limitaciones: Mencione cualquier caveat o limitación importante de la herramienta, como el tipo de información que no devuelve.

4. Asegurar la claridad: Asegúrese de que el nombre de la herramienta sea claro y sin ambigüedades. El modelo de lenguaje usará la descripción para determinar qué herramienta usar, por lo que un nombre claro y conciso es crucial.

5. Priorizar la utilidad: Concéntrese en proporcionar herramientas que sean genuinamente útiles y relevantes para la tarea en cuestión. Evite incluir herramientas innecesarias o redundantes.

6. Considerar el encadenamiento de herramientas: Si su caso de uso requiere una secuencia de llamadas a herramientas, considere usar el modelo Opus, que está mejor equipado para manejar el uso serializado de herramientas.

7. Probar exhaustivamente: Pruebe exhaustivamente sus definiciones e implementaciones de herramientas para asegurarse de que funcionen como se espera y proporcionen la funcionalidad deseada.

Para construir un chatbot de servicio al cliente utilizando la familia de modelos Cloud 3, seguiremos estos pasos:

1. Instalar el paquete de Anthropic: Comenzaremos instalando el paquete cliente de Python de Anthropic.

2. Configurar la clave de la API de Anthropic: Configuraremos la clave de la API de Anthropic, que se requiere para usar los modelos Cloud 3.

3. Elegir el modelo Cloud 3: Para este ejemplo, usaremos el modelo CLA 3 Opus, ya que admite un uso y encadenamiento de herramientas más complejos.

4. Definir las herramientas del lado del cliente: Definiremos tres herramientas para nuestro chatbot de servicio al cliente:

   • Obtener información del cliente
   • Obtener detalles del pedido
   • Cancelar pedido

   Cada herramienta tiene una descripción detallada, un esquema de entrada y una implementación a través de funciones externas.

5. Implementar el bucle principal: Crearemos un bucle principal que maneje la entrada del usuario, determine qué herramienta usar, llame a la función apropiada y devuelva la respuesta al modelo de lenguaje para generar la salida final.

6. Probar el chatbot: Probaremos el chatbot proporcionando diferentes consultas de usuario, como recuperar la dirección de correo electrónico de un cliente, verificar el estado de un pedido y cancelar un pedido.

Siguiendo este proceso, podemos construir un chatbot de servicio al cliente que aproveche las capacidades de la familia de modelos Cloud 3 y la capacidad de llamar a herramientas o funciones externas para mejorar su funcionalidad.

En este video, hemos explorado el concepto de llamada a funciones y uso de herramientas externas con la familia de modelos Anthropic Cloud 3. Hemos aprendido los siguientes puntos clave:

1. Motivación para la llamada a funciones: Los LLM tienen ciertas limitaciones, como la incapacidad de realizar cálculos complejos o acceder a información actualizada. La llamada a funciones permite que el LLM aproveche las herramientas y las API externas para superar estas limitaciones.

2. Flujo de la llamada a funciones: El LLM primero determina si necesita usar una herramienta externa, luego selecciona la herramienta apropiada en función de las descripciones proporcionadas, y finalmente hace una llamada a la implementación de la herramienta para obtener la información necesaria.

3. Definición de herramientas: Las herramientas se definen con un nombre, una descripción detallada y un esquema de entrada. La descripción es crucial, ya que ayuda al LLM a decidir qué herramienta usar.

4. Mejores prácticas: Proporcione descripciones claras y exhaustivas para las herramientas, incluidos detalles sobre su funcionalidad, parámetros y limitaciones. Esto asegura que el LLM pueda tomar decisiones informadas sobre qué herramienta usar.

5. Ejemplo de implementación: Recorrimos un ejemplo de construcción de un chatbot de servicio al cliente utilizando los modelos Cloud 3 de Anthropic y herramientas del lado del cliente. El ejemplo demostró cómo definir herramientas, implementar su funcionalidad e integrarlas en el proceso de toma de decisiones del LLM.

6. Comparación entre Opus y Haiku: Si bien tanto Opus como Haiku se pueden usar para la llamada a funciones, Opus es más adecuado para escenarios más complejos que involucran el uso serializado o encadenado de herramientas.

Al comprender estos conceptos, puede aprovechar de manera efectiva el poder de la llamada a funciones y el uso de herramientas externas para mejorar las capacidades de sus aplicaciones basadas en los modelos Anthropic Cloud 3.