大型語言模型(LLM)本質上有一些局限性。例如,大多數LLM在進行數學計算或獲取超出其訓練截止日期的最新資訊方面並不擅長。為了解決這些限制,LLM可以被賦予使用外部工具或執行函數調用的能力,以實現特定的功能。

函數調用的流程如下:

1. 當接收到用戶查詢時,LLM首先確定是否需要使用外部工具。
2. 如果LLM決定使用工具,它需要根據查詢從可用選項中選擇適當的工具。
3. LLM然後對所選工具進行調用,這可能是對API或外部函數的調用。
4. 工具的響應然後被傳回給LLM,LLM將其與初始用戶查詢一起使用來生成最終響應。

這種方法允許LLM利用外部功能和資源,為用戶查詢提供更全面和準確的響應。

大型語言模型(LLM)本質上有一些局限性。例如,大多數LLM在進行數學計算或獲取超出其訓練截止日期的最新資訊方面並不擅長。為了解決這些限制,LLM可以被賦予使用外部工具或執行函數調用的能力,以實現特定的功能。

函數調用的流程如下:

1. 工具確定: 當接收到用戶查詢時,LLM將首先評估是否需要使用外部工具來生成響應。如果不需要工具,LLM將使用其內部訓練數據來生成響應。

2. 工具選擇: 如果LLM確定需要使用工具,它將從可用選項中選擇適當的工具。例如,如果查詢需要進行計算,LLM將選擇計算器工具;如果查詢需要天氣資訊,LLM將選擇網絡搜索工具。

3. 工具調用: 一旦選擇了工具,LLM將對實現該工具功能的外部函數或API進行調用。工具的輸入參數由工具的輸入模式確定。

4. 響應生成: 外部工具或函數調用的響應然後被傳回給LLM,LLM將使用這些資訊,連同原始用戶查詢,生成最終響應。

這個流程允許LLM利用外部功能和資源,為用戶查詢提供更全面和準確的響應。

要在Cloud 3系列中定義工具,有兩個關鍵組件:

1. 描述: 這是對工具的詳細描述,Cloud模型使用它來確定要為給定查詢使用哪個工具。描述應該提供盡可能多的細節,包括工具的功能、何時應該使用、需要的任何參數,以及任何重要的警告或限制。

2. 實現: 這是工具的實際實現,可以是外部API或函數。工具定義指定了工具的輸入模式,這確定了用戶查詢需要提供哪些輸入。

當用戶提供查詢時,Cloud模型首先根據工具描述確定要使用哪個工具。它然後對相應的工具實現進行調用,傳入所需的輸入。工具的響應然後被反饋到Cloud模型,生成最終的用戶響應。

定義工具的一些最佳實踐包括:

• 提供高度詳細的描述,涵蓋工具的所有關鍵方面。
• 確保工具名稱清晰且具有描述性。
• 仔細定義輸入模式以匹配用戶的查詢。
• 考慮將多個工具串聯起來處理更複雜的用例。
• 徹底測試工具定義和實現,確保它們按預期工作。

遵循這些指南,您可以有效地利用Cloud 3系列的工具使用功能,增強您的語言模型的功能。

在為Anthropic Cloud 3系列模型定義工具時,遵循以下最佳實踐對於工具描述很重要:

1. 提供詳細描述: 確保每個工具的描述都非常詳細。包括工具的功能、何時應該使用,以及它如何影響工具的行為。

2. 解釋參數: 清楚解釋工具所需的每個參數的含義和影響。這有助於語言模型有效地使用工具。

3. 突出限制: 提及工具的任何重要警告或限制,例如它無法返回的資訊類型。

4. 確保清晰性: 確保工具名稱清晰明確。語言模型將使用描述來確定使用哪個工具,所以清晰簡潔的名稱至關重要。

5. 優先考慮有用性: 重點提供真正有用且與任務相關的工具。避免包含不必要或冗餘的工具。

6. 考慮工具串聯: 如果您的用例需要一系列工具調用,請考慮使用Opus模型,它更擅長處理序列化的工具使用。

7. 徹底測試: 徹底測試您的工具定義和實現,確保它們按預期工作並提供所需的功能。

遵循這些最佳實踐,您可以創建高質量的工具定義,使Anthropic Cloud 3模型能夠有效地利用外部功能,增強其功能。

要使用Cloud 3系列模型構建客戶服務聊天機器人,我們將遵循以下步驟:

1. 安裝Anthropic套件: 我們將首先安裝Anthropic Python客戶端套件。

2. 設置Anthropic API密鑰: 我們將設置Anthropic API密鑰,這是使用Cloud 3模型所需的。

3. 選擇Cloud 3模型: 在這個例子中,我們將使用CLA 3 Opus模型,因為它支持更複雜的工具使用和串聯。

4. 定義客戶端工具: 我們將為我們的客戶服務聊天機器人定義三個工具:

   • 獲取客戶資訊
   • 獲取訂單詳情
   • 取消訂單

   每個工具都有詳細的描述、輸入模式和通過外部函數實現。

5. 實現主循環: 我們將創建一個主循環,處理用戶的輸入,確定要使用哪個工具,調用適當的函數,並將響應反饋到語言模型以生成最終輸出。

6. 測試聊天機器人: 我們將通過提供不同的用戶查詢來測試聊天機器人,例如檢索客戶的電子郵件地址、查看訂單狀態和取消訂單。

通過遵循這個過程,我們可以構建一個客戶服務聊天機器人,利用Cloud 3系列模型的功能以及調用外部工具或函數的能力來增強其功能。

在這個視頻中,我們探討了Anthropic Cloud 3系列模型中的函數調用和外部工具使用的概念。我們學到了以下關鍵要點:

1. 函數調用的動機: LLM有一些局限性,如無法進行複雜計算或獲取最新資訊。函數調用允許LLM利用外部工具和API來克服這些限制。

2. 函數調用流程: LLM首先確定是否需要使用外部工具,然後根據提供的描述選擇適當的工具,最後調用工具的實現以獲取所需的資訊。

3. 定義工具: 工具被定義為一個名稱、一個詳細的描述和一個輸入模式。描述至關重要,因為它有助於LLM決定使用哪個工具。

4. 最佳實踐: 為工具提供清晰全面的描述,包括其功能、參數和限制的詳細信息。這可確保LLM能夠明智地決定使用哪個工具。

5. 示例實現: 我們走過了使用Anthropic的Cloud 3模型和客戶端工具構建客戶服務聊天機器人的示例。該示例演示了如何定義工具、實現其功能以及將其集成到LLM的決策過程中。

6. Opus和Haiku的比較: 雖然Opus和Haiku都可用於函數調用,但Opus更適合涉及序列化或鏈式工具使用的更複雜的場景。

通過理解這些概念,您可以有效地利用函數調用和外部工具使用的力量,增強Anthropic Cloud 3基於的應用程序的功能。