По своей природе крупные языковые модели (LLM) имеют определенные ограничения. Например, большинство LLM не хороши в выполнении математических расчетов или доступе к актуальной информации за пределами даты окончания их обучения. Чтобы преодолеть эти ограничения, LLM можно предоставить возможность использовать внешние инструменты или выполнять вызовы функций для реализации конкретных функциональных возможностей.

Поток вызова функций работает следующим образом:

1. При получении запроса пользователя LLM сначала определяет, нужно ли ему использовать внешний инструмент или нет.
2. Если LLM решает использовать инструмент, ему нужно выбрать соответствующий инструмент из доступных вариантов на основе запроса.
3. Затем LLM делает вызов выбранного инструмента, который может быть API или внешней функцией.
4. Ответ от инструмента затем передается обратно в LLM, который использует его вместе с первоначальным запросом пользователя для генерации окончательного ответа.

По своей природе крупные языковые модели (LLM) имеют определенные ограничения. Например, большинство LLM не хороши в выполнении математических расчетов или доступе к актуальной информации за пределами даты окончания их обучения. Чтобы преодолеть эти ограничения, LLM можно предоставить возможность использовать внешние инструменты или выполнять вызовы функций для реализации конкретных функциональных возможностей.

Поток вызова функций работает следующим образом:

1. Определение инструмента: При получении запроса пользователя LLM сначала оценит, нужно ли ему использовать внешний инструмент для генерации ответа. Если инструмент не требуется, LLM будет использовать свои внутренние данные обучения для генерации ответа.

2. Выбор инструмента: Если LLM определит, что требуется инструмент, он выберет соответствующий инструмент из доступных вариантов. Например, если запрос требует вычисления, LLM выберет инструмент-калькулятор; если запрос требует информации о погоде, LLM выберет инструмент веб-поиска.

3. Вызов инструмента: После выбора инструмента LLM сделает вызов к внешней функции или API, реализующей функциональность инструмента. Входные параметры для инструмента определяются схемой его входных данных.

4. Генерация ответа: Ответ от внешнего инструмента или вызова функции затем передается обратно в LLM, который будет использовать эту информацию вместе с первоначальным запросом пользователя для генерации окончательного ответа.

Для определения инструментов в семействе Cloud 3 есть два ключевых компонента:

1. Описание: Это подробное описание инструмента, которое модель Cloud использует для определения, какой инструмент использовать для данного запроса. Описание должно содержать как можно больше деталей, включая то, что делает инструмент, когда его следует использовать, любые требуемые параметры и важные оговорки или ограничения.

2. Реализация: Это фактическая реализация инструмента, которая может быть внешним API или функцией. Определение инструмента указывает схему входных данных для инструмента, которая определяет, какие входные данные должен предоставить запрос пользователя.

Когда пользователь предоставляет запрос, модель Cloud сначала определяет, какой инструмент использовать на основе описаний инструментов. Затем она делает вызов соответствующей реализации инструмента, передавая необходимые входные данные. Ответ инструмента затем передается обратно в модель Cloud, которая генерирует окончательный ответ для пользователя.

Некоторые лучшие практики для определения инструментов включают:

• Предоставляйте высокодетализированное описание, охватывающее все ключевые аспекты инструмента.
• Убедитесь, что название инструмента ясное и описательное.
• Тщательно определяйте схему входных данных, чтобы она соответствовала запросу пользователя.
• Рассмотрите возможность связывания нескольких инструментов вместе для более сложных вариантов использования.
• Тщательно протестируйте определения и реализации инструментов, чтобы убедиться, что они работают, как ожидается.

При определении инструментов для использования с семейством моделей Anthropic Cloud 3 важно следовать этим лучшим практикам для описаний инструментов:

1. Предоставляйте подробные описания: Убедитесь, что описание каждого инструмента является очень подробным. Включите информацию о том, что делает инструмент, когда его следует использовать и как это влияет на поведение инструмента.

2. Объясняйте параметры: Четко объясняйте значение и влияние каждого требуемого параметра инструмента. Это помогает языковой модели эффективно использовать инструмент.

3. Выделяйте ограничения: Упоминайте любые важные оговорки или ограничения инструмента, такие как тип информации, которую он не возвращает.

4. Обеспечивайте ясность: Убедитесь, что название инструмента ясное и однозначное. Языковая модель будет использовать описание для определения, какой инструмент использовать, поэтому четкое и краткое название имеет решающее значение.

5. Приоритизируйте полезность: Сосредоточьтесь на предоставлении инструментов, которые действительно полезны и актуальны для решаемой задачи. Избегайте включения ненужных или избыточных инструментов.

6. Рассмотрите связывание инструментов: Если ваш вариант использования требует последовательности вызовов инструментов, рассмотрите использование модели Opus, которая лучше подходит для обработки последовательного использования инструментов.

7. Тщательно тестируйте: Тщательно протестируйте определения и реализации ваших инструментов, чтобы убедиться, что они работают, как ожидается, и обеспечивают желаемую функциональность.

Чтобы построить чат-бот для обслуживания клиентов с использованием семейства моделей Cloud 3, мы будем следовать этим шагам:

1. Установите пакет Anthropic: Мы начнем с установки клиентского пакета Python Anthropic.

2. Настройте ключ API Anthropic: Мы настроим ключ API Anthropic, который требуется для использования моделей Cloud 3.

3. Выберите модель Cloud 3: Для этого примера мы будем использовать модель CLA 3 Opus, так как она поддерживает более сложное использование и связывание инструментов.

4. Определите клиентские инструменты: Мы определим три инструмента для нашего чат-бота для обслуживания клиентов:

   • Получить информацию о клиенте
   • Получить сведения о заказе
   • Отменить заказ

   Каждый инструмент имеет подробное описание, схему входных данных и реализацию через внешние функции.

5. Реализуйте основной цикл: Мы создадим основной цикл, который будет обрабатывать ввод пользователя, определять, какой инструмент использовать, вызывать соответствующую функцию и передавать ответ обратно в языковую модель для генерации окончательного вывода.

6. Протестируйте чат-бот: Мы протестируем чат-бот, предоставляя различные запросы пользователей, такие как получение адреса электронной почты клиента, проверка статуса заказа и отмена заказа.

В этом видео мы исследовали концепцию вызова функций и использования внешних инструментов с семейством моделей Anthropic Cloud 3. Мы узнали следующие ключевые моменты:

1. Мотивация для вызова функций: У LLM есть определенные ограничения, такие как неспособность выполнять сложные вычисления или получать доступ к актуальной информации. Вызов функций позволяет LLM использовать внешние инструменты и API для преодоления этих ограничений.

2. Поток вызова функций: LLM сначала определяет, нужно ли ему использовать внешний инструмент, затем выбирает соответствующий инструмент на основе предоставленных описаний и, наконец, делает вызов к реализации инструмента, чтобы получить необходимую информацию.

3. Определение инструментов: Инструменты определяются с помощью названия, подробного описания и схемы входных данных. Описание имеет решающее значение, так как оно помогает LLM решить, какой инструмент использовать.

4. Лучшие практики: Предоставляйте четкие и всеобъемлющие описания для инструментов, включая сведения об их функциональности, параметрах и ограничениях. Это гарантирует, что LLM сможет принимать обоснованные решения о том, какой инструмент использовать.

5. Пример реализации: Мы рассмотрели пример построения чат-бота для обслуживания клиентов с использованием моделей Anthropic Cloud 3 и клиентских инструментов. Пример продемонстрировал, как определять инструменты, реализовывать их функциональность и интегрировать их в процесс принятия решений LLM.

6. Сравнение Opus и Haiku: Хотя и Opus, и Haiku можно использовать для вызова функций, Opus лучше подходит для более сложных сценариев, которые включают последовательное или связанное использование инструментов.

Понимание этих концепций позволит вам эффективно использовать возможности вызова функций и использования внешних инструментов для повышения возможностей ваших приложений на основе моделей Anthropic Cloud 3.