get_weather
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开发者构建工具链以测试LLM工具调用可靠性
一位开发者创建了一个工具链，用于测试免费LLM层在调用工具时的可靠性，并强调对于代理式应用来说，遵守JSON schema比对话质量更关键。该工具链是MonkeyCode产品推广的一部分，包括定义工具、创建严格的验证器以确保正确的JSON输出，以及发送确定性提示来收集和验证模型响应。这种方法旨在帮助开发者确认模型是否能持续发出所需的tool_call JSON对象，从而防止静默的管道故障。
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OpenAI的GPT-4o mini通过函数调用实现确定性数据输出
文章解释了如何使用大型语言模型实现函数调用，特别是使用OpenAI的GPT-4o mini。它详细介绍了函数调用（也称为工具使用）如何通过以JSON Schema格式定义函数，使模型能够返回结构化的、机器可读的数据。这种方法确保了确定性且可安全解析的响应，这对于数据格式不一致可能导致错误的生产环境至关重要。该过程包括定义函数模式，将其与提示一起发送给模型，然后由应用程序代码根据模型的结构化负载执行函数，并可选择将结果反馈给模型以获得最终响应。
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LLM 函数调用测试应侧重于模式合规性，而非模型行为
本文讨论了 LLM 中函数调用模式合规性契约测试的重要性。它区分了测试模型行为（例如，是否调用特定工具）和测试契约合规性（例如，工具调用是否符合定义的模式）。作者主张进行确定性测试，断言工具调用的结构和有效性，而不是它们的具体参数或模型是否选择了特定函数。关键断言包括检查 `finish_reason`、`tool_calls` 的存在和类型，以及确保 `function.name` 在声明的集合中。至关重要的是，它强调 `funct…
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LLM通过AI函数调用获得行动能力
AI函数调用使大型语言模型（LLM）能够与外部工具和API进行交互，将其从简单的文本生成器转变为可操作的助手。此功能允许LLM根据用户输入获取实时数据、查询数据库或创建日历事件。该过程包括以结构化格式（通常是JSON）定义函数及其参数和描述，以便LLM能够理解何时以及如何调用这些工具来满足用户请求。