De par leur nature, les modèles de langage à grande échelle (LLM) ont certaines limites. Par exemple, la plupart des LLM ne sont pas bons pour effectuer des calculs mathématiques ou accéder à des informations à jour au-delà de leur date de coupure de formation. Pour relever ces défis, les LLM peuvent se voir accorder la capacité d'utiliser des outils externes ou d'effectuer des appels de fonction pour mettre en œuvre des fonctionnalités spécifiques.

Le flux d'appel de fonction fonctionne comme suit :

1. Lorsqu'une requête d'utilisateur est reçue, le LLM détermine d'abord s'il doit utiliser un outil externe ou non.
2. Si le LLM décide d'utiliser un outil, il doit sélectionner l'outil approprié parmi les options disponibles en fonction de la requête.
3. Le LLM effectue ensuite un appel à l'outil sélectionné, qui peut être une API ou une fonction externe.
4. La réponse de l'outil est ensuite renvoyée au LLM, qui l'utilise avec la requête initiale de l'utilisateur pour générer la réponse finale.

De par leur nature, les modèles de langage à grande échelle (LLM) ont certaines limites. Par exemple, la plupart des LLM ne sont pas bons pour effectuer des calculs mathématiques ou accéder à des informations à jour au-delà de leur date de coupure de formation. Pour relever ces défis, les LLM peuvent se voir accorder la capacité d'utiliser des outils externes ou d'effectuer des appels de fonction pour mettre en œuvre des fonctionnalités spécifiques.

Le flux d'appel de fonction fonctionne comme suit :

1. Détermination de l'outil : Lorsqu'une requête d'utilisateur est reçue, le LLM évaluera d'abord s'il doit utiliser un outil externe pour générer une réponse. Si aucun outil n'est requis, le LLM utilisera ses données d'entraînement internes pour générer une réponse.

2. Sélection de l'outil : Si le LLM détermine qu'un outil est nécessaire, il sélectionnera l'outil approprié parmi les options disponibles. Par exemple, si la requête nécessite un calcul, le LLM sélectionnera un outil de calculatrice ; si la requête nécessite des informations météorologiques, le LLM sélectionnera un outil de recherche Web.

3. Invocation de l'outil : Une fois l'outil sélectionné, le LLM effectuera un appel à la fonction externe ou à l'API qui met en œuvre la fonctionnalité de l'outil. Les paramètres d'entrée de l'outil sont déterminés par le schéma d'entrée de l'outil.

4. Génération de la réponse : La réponse de l'outil externe ou de l'appel de fonction est ensuite renvoyée au LLM, qui utilisera ces informations, ainsi que la requête d'utilisateur d'origine, pour générer une réponse finale.

Pour définir des outils dans la famille Cloud 3, il y a deux composants clés :

1. Description : Il s'agit d'une description détaillée de l'outil, que le modèle Cloud utilise pour déterminer quel outil utiliser pour une requête donnée. La description doit fournir le plus de détails possible, notamment sur ce que fait l'outil, quand il doit être utilisé, les paramètres qu'il nécessite et les éventuelles mises en garde ou limites importantes.

2. Implémentation : Il s'agit de l'implémentation réelle de l'outil, qui peut être une API ou une fonction externe. La définition de l'outil spécifie le schéma d'entrée de l'outil, qui détermine quelles entrées la requête de l'utilisateur doit fournir.

Lorsque l'utilisateur fournit une requête, le modèle Cloud détermine d'abord quel outil utiliser en fonction des descriptions des outils. Il effectue ensuite un appel à l'implémentation d'outil correspondante, en transmettant les entrées requises. La réponse de l'outil est ensuite renvoyée au modèle Cloud, qui génère la réponse finale à l'utilisateur.

Quelques meilleures pratiques pour définir des outils incluent :

• Fournir une description très détaillée, couvrant tous les aspects clés de l'outil.
• Veiller à ce que le nom de l'outil soit clair et descriptif.
• Définir soigneusement le schéma d'entrée pour correspondre à la requête de l'utilisateur.
• Envisager d'enchaîner plusieurs outils ensemble pour des cas d'utilisation plus complexes.
• Tester de manière approfondie les définitions et implémentations des outils pour s'assurer qu'ils fonctionnent comme prévu.

Lors de la définition d'outils à utiliser avec la famille de modèles Anthropic Cloud 3, il est important de suivre ces meilleures pratiques pour les descriptions d'outils :

1. Fournir des descriptions détaillées : Assurez-vous que la description de chaque outil soit très détaillée. Incluez des informations sur ce que fait l'outil, quand il doit être utilisé et comment il affecte le comportement de l'outil.

2. Expliquer les paramètres : Expliquez clairement la signification et l'impact de chaque paramètre requis par l'outil. Cela aide le modèle de langage à comprendre comment utiliser l'outil de manière efficace.

3. Mettre en évidence les limites : Mentionnez les éventuelles mises en garde ou limites importantes de l'outil, comme le type d'informations qu'il ne renvoie pas.

4. Assurer la clarté : Assurez-vous que le nom de l'outil soit clair et sans ambiguïté. Le modèle de langage utilisera la description pour déterminer quel outil utiliser, donc un nom clair et concis est essentiel.

5. Privilégier l'utilité : Concentrez-vous sur la fourniture d'outils réellement utiles et pertinents pour la tâche en question. Évitez d'inclure des outils inutiles ou redondants.

6. Envisager l'enchaînement d'outils : Si votre cas d'utilisation nécessite une séquence d'appels d'outils, envisagez d'utiliser le modèle Opus, qui est mieux équipé pour gérer l'utilisation sérialisée des outils.

7. Tester de manière approfondie : Testez de manière approfondie vos définitions et implémentations d'outils pour vous assurer qu'ils fonctionnent comme prévu et fournissent la fonctionnalité souhaitée.

Pour construire un chatbot de service client à l'aide de la famille de modèles Cloud 3, nous suivrons ces étapes :

1. Installer le package Anthropic : Nous commencerons par installer le package client Python Anthropic.

2. Configurer la clé d'API Anthropic : Nous configurerons la clé d'API Anthropic, qui est nécessaire pour utiliser les modèles Cloud 3.

3. Choisir le modèle Cloud 3 : Pour cet exemple, nous utiliserons le modèle CLA 3 Opus, car il prend en charge une utilisation et un enchaînement d'outils plus complexes.

4. Définir les outils côté client : Nous définirons trois outils pour notre chatbot de service client :

   • Obtenir les informations du client
   • Obtenir les détails de la commande
   • Annuler la commande

   Chaque outil a une description détaillée, un schéma d'entrée et une implémentation via des fonctions externes.

5. Mettre en œuvre la boucle principale : Nous créerons une boucle principale qui gère l'entrée de l'utilisateur, détermine quel outil utiliser, appelle la fonction appropriée et renvoie la réponse au modèle de langage pour générer la sortie finale.

6. Tester le chatbot : Nous testerons le chatbot en fournissant différentes requêtes d'utilisateur, comme récupérer l'adresse e-mail d'un client, vérifier le statut d'une commande et annuler une commande.

Dans cette vidéo, nous avons exploré le concept d'appel de fonction et d'utilisation d'outils externes avec la famille de modèles Anthropic Cloud 3. Nous avons appris les points clés suivants :

1. Motivation pour l'appel de fonction : Les LLM ont certaines limites, comme l'incapacité d'effectuer des calculs complexes ou d'accéder à des informations à jour. L'appel de fonction permet au LLM de tirer parti d'outils et d'API externes pour surmonter ces limites.

2. Flux d'appel de fonction : Le LLM détermine d'abord s'il doit utiliser un outil externe, sélectionne ensuite l'outil approprié en fonction des descriptions fournies, puis effectue un appel à l'implémentation de l'outil pour obtenir les informations nécessaires.

3. Définition des outils : Les outils sont définis avec un nom, une description détaillée et un schéma d'entrée. La description est cruciale car elle aide le LLM à décider quel outil utiliser.

4. Meilleures pratiques : Fournissez des descriptions claires et complètes pour les outils, y compris des détails sur leur fonctionnalité, leurs paramètres et leurs limites. Cela garantit que le LLM puisse prendre des décisions éclairées sur l'outil à utiliser.

5. Exemple d'implémentation : Nous avons parcouru un exemple de construction d'un chatbot de service client à l'aide des modèles Anthropic Cloud 3 et d'outils côté client. L'exemple a montré comment définir des outils, mettre en œuvre leur fonctionnalité et les intégrer au processus de prise de décision du LLM.

6. Comparaison entre Opus et Haiku : Bien que Opus et Haiku puissent tous deux être utilisés pour l'appel de fonction, Opus est mieux adapté aux scénarios plus complexes impliquant une utilisation sérialisée ou enchaînée des outils.

En comprenant ces concepts, vous pouvez tirer parti de manière efficace de la puissance de l'appel de fonction et de l'utilisation d'outils externes pour améliorer les capacités de vos applications basées sur les modèles Anthropic Cloud 3.