קריאת פונקציות היא יכולת קריטית עבור דגמי שפה גדולים (LLMs) כדי להתקשר עם העולם האמיתי ולהיות שימושיים מעבר לעוזר צ'אט פשוט. ייתכן שלLLMs אין את הידע הפנימי לבצע משימות מסוימות, כמו אחזור של תנאי מזג אוויר נוכחיים. עם זאת, הם יכולים לנצל API-ים או פונקציות חיצוניים כדי לאחזר ולעבד את המידע הדרוש.

זרימת קריאת הפונקציה פועלת כדלקמן:

1. ה-LLM קובע תחילה אם הוא יכול לבצע את הפעולה על בסיס הידע הפנימי של האימון שלו או אם הוא צריך להשתמש בכלים או פונקציות חיצוניים.
2. אם נדרשים כלים חיצוניים, ה-LLM יבצע ניתוח של שאילתת המשתמש ויבחר את הפונקציות המתאימות להפעלה.
3. ה-LLM ישתמש לאחר מכן במקמפל Python כדי לבצע את קריאות הפונקציה, לאחזר את התוצאות ולהזין אותן חזרה אל ה-LLM כדי ליצור את התגובה הסופית.

בחלק זה, נחקור את יכולת הדגם לטפל בקריאות פונקציות מרובות ובקריאות פונקציות מקוננות. המטרה היא לבחון את יכולת הדגם לפרק שאילתות מורכבות ולבצע מספר פונקציות ברצף כדי לספק תגובה מקיפה.

ראשית, נסתכל על דוגמה של קריאת פונקציות מרובות, שבה הדגם צריך להפעיל שתי פונקציות נפרדות כדי להתמודד עם שאילתת המשתמש. הדגם צריך להיות מסוגל לזהות את הפונקציות הרלוונטיות, לבצע את קריאות הפונקציה הנחוצות ולשלב את התוצאות כדי ליצור את התגובה הסופית.

לאחר מכן, נחקור את המושג של קריאות פונקציות מקוננות. בתרחיש זה, פלט של קריאת פונקציה אחת הופך להיות הקלט של קריאת פונקציה אחרת. הדגם צריך להכיר בתלות זו, להפעיל את הפונקציות בסדר הנכון ולספק את התוצאה הסופית למשתמש.

כדי להבטיח שתגובות הדגם יהיו מדויקות ומעוצבות היטב, נשתמש בהודעת מערכת שמנחה את הדגם כיצד לטפל בקריאות פונקציות תלויות. גישה זו עוזרת לדגם לשמור על שלמות הנתונים לאורך תהליך ביצוע הפונקציה בשלבים מרובים.

לבסוף, נבחן דוגמה מורכבת יותר שמשלבת הן קריאת פונקציות מרובות והן קריאות פונקציות מקוננות. זה יציג את יכולת הדגם לטפל בשאילתות מורכבות ולתאם את ביצוע מספר פונקציות כדי לספק תגובה מקיפה ומדויקת.

בחקירת דוגמאות אלה, נוכל להעריך את הגמישות של הדגם ואת יכולתו להתקשר עם תרחישים בעולם האמיתי הדורשים שילוב של כלים וקריאות פונקציה חיצוניים.

קריאת פונקציות מקוננת היא תכונה חזקה המאפשרת לדגמי שפה לבצע פעולות מורכבות, רב-שלביות על ידי שרשור יחד של פלטי מספר פונקציות. יכולת זו קריטית לאפשר לדגמי שפה להתקשר עם העולם האמיתי ולהתמודד עם שימושים מתקדמים מעבר לצ'אטבוטים פשוטים.

בחלק זה, נחקור כיצד הדגם Mistol 7B גרסה 3 יכול לטפל בקריאות פונקציות מקוננות, שבהן פלט של קריאת פונקציה אחת משמש כקלט לקריאת פונקציה אחרת. זה מאפשר לדגם לפרק שאילתות מורכבות של משתמשים לסדרה של צעדים תלויים, כאשר כל אחד מבוצע על ידי פונקציה נפרדת.

הצעדים המפתחיים בהטמעת קריאת פונקציות מקוננות הם:

1. זיהוי פונקציות תלויות: הדגם חייב להכיר מתי שאילתת משתמש דורשת את פלט של פונקציה אחת להיות בשימוש כקלט של פונקציה אחרת. זה דורש מהדגם להיות בעל הבנה מקיפה של הפונקציות הזמינות והיחסים של קלט/פלט שלהן.

2. ביצוע קריאות פונקציה ברצף: לאחר שהפונקציות התלויות זוהו, הדגם חייב להפעיל אותן בסדר הנכון, מעביר את הנתונים הרלוונטיים מקריאת פונקציה אחת לאחרת.

3. עיצוב פלט נכון: כדי להבטיח שהפלט הסופי יהיה מדויק ומשמעותי, הדגם צריך להשתמש בהודעת מערכת כדי להנחות את עיצוב תוצאות קריאות הפונקציה הביניים.

בטיפול בקריאות פונקציה רב-שלביות או מקוננות, חשוב מאוד לוודא שעיצוב הקלט והפלט נכון. Uncle Code ממליץ להשתמש בהודעת מערכת כדי להנחות את העוזר בבחירת הכלים המתאימים וביישוב התלויות ביניהם.

הודעת המערכת המוצעת היא:

אתה עוזר מועיל. התפקיד שלך הוא לבחור כלים רלוונטיים לשאילתת המשתמש. במקרה של מספר כלים, אם הכלים תלויים זה בזה וערך פרמטר הקלט של כלי אחד מגיע מפונקציה אחרת, השתמש ב-@ בצירוף שם הפונקציה לערך הפרמטר. זה מבטיח שהערך מעוצב כהלכה.

הודעת מערכת זו משרתת שתי מטרות עיקריות:

1. בחירת כלים: היא מנחה את העוזר לבחור את הכלים הרלוונטיים בהתבסס על שאילתת המשתמש, מבטיחה שהפונקציונליות הנחוצה מכוסה.

2. טיפול בתלות: במקרים שבהם הכלים תלויים זה בזה והפלט של פונקציה אחת נדרש כקלט לפונקציה אחרת, הודעת המערכת מנחה את העוזר להשתמש בתחביר @שם_פונקציה כדי להפנות בצורה נכונה לפלט של הפונקציה הקודמת.

בשימוש בהודעת מערכת זו, העוזר יכול להבטיח שעיצוב הקלט והפלט נכון, מאפשר ביצוע חלק של קריאות פונקציה רב-שלביות או מקוננות. גישה זו עוזרת לשמור על שלמות זרימת הנתונים ומספקת דרך אמינה לנצל את יכולות קריאת הפונקציה של הדגם.

הדגם Mistol V3 הפגין יכולות מרשימות בטיפול בקריאות פונקציות מרובות וקריאות פונקציות מקוננות. הנקודות המרכזיות הן:

1. הדגם יכול לפרק שאילתות מורכבות של משתמשים לקריאות פונקציה נפרדות ולבצע אותן במקביל, כפי שנראה בדוגמה של קבלת מזג האוויר הנוכחי בפריז והזמן הנוכחי בסן פרנסיסקו.

2. עבור קריאות פונקציות מקוננות, שבהן פלט של פונקציה אחת הוא הקלט של אחרת, הדגם יכול לטפל בכך בצורה חלקה. הוא משתמש בהודעת מערכת כדי להבטיח שפלט קריאת הפונקציה הראשונה מעוצב בצורה נכונה עבור קריאת הפונקציה השנייה.

3. יכולת הדגם לטפל בשילוב של קריאות פונקציות מרובות וקריאות פונקציות מקוננות, כפי שהוצג בדוגמה הסופית, מדגישה את גמישותו ואת חוסנו בתרחישים בעולם האמיתי.

באופן כללי, יכולות קריאת הפונקציה של הדגם Mistol V3 הופכות אותו לכלי עצמתי לבניית יישומים אינטראקטיביים שיכולים לנצל API-ים וירותים חיצוניים. על ידי שילוב דגם זה בפרויקטים שלך, תוכל ליצור עוזרים חכמים שיכולים לבצע מגוון רחב של משימות מעבר לאינטראקציות צ'אט פשוטות.