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函數(shù)調(diào)用

一、函數(shù)調(diào)用的本質(zhì)

自然語(yǔ)言接口（NLI）：Natural Language Interface，自然語(yǔ)言連接一切。

自然語(yǔ)言接口（NLI）

NLI的定義自然語(yǔ)言接口（NLI）允許用戶(hù)通過(guò)日常語(yǔ)言與軟件和設(shè)備交互，無(wú)需特定命令或語(yǔ)法。
用戶(hù)界面與API的NLI化為使多個(gè)軟件和設(shè)備能協(xié)同工作，用戶(hù)界面和API均需支持自然語(yǔ)言交互，簡(jiǎn)化復(fù)雜指令的執(zhí)行。
實(shí)現(xiàn)NLI的兩種思路強(qiáng)大入口AI：依賴(lài)高度智能的AI拆解和分發(fā)用戶(hù)任務(wù)。廣播式指令：AI將指令廣播給所有軟件，由它們自主決策是否及如何響應(yīng)。

大模型的兩大缺陷：大模型受限于計(jì)算資源和訓(xùn)練時(shí)間，導(dǎo)致信息滯后，并且其基于統(tǒng)計(jì)規(guī)律的回答缺乏真正的邏輯推理能力。

大模型的兩大缺陷

問(wèn)題一：沒(méi)有最新信息：
- 大模型的訓(xùn)練需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間，因此它們的知識(shí)庫(kù)通常是在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)之前的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的。例如，GPT-3.5和GPT-4的知識(shí)截至2021年9月。這意味著它們無(wú)法提供此后的新信息或事件。為保持時(shí)效性，需定期重訓(xùn)模型，但成本高昂且耗時(shí)，導(dǎo)致大模型難以及時(shí)跟上信息更新。
問(wèn)題二：沒(méi)有真邏輯：
- 大模型生成的文本和回答主要基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，而非嚴(yán)格的邏輯推理或形式化證明。因此，在處理復(fù)雜或需深入邏輯推理的問(wèn)題時(shí)，它們可能產(chǎn)生看似合理但實(shí)際不準(zhǔn)確的回答。此外，大模型通過(guò)預(yù)測(cè)給定上下文中的下一個(gè)詞來(lái)生成文本，可能受訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見(jiàn)和錯(cuò)誤影響，從而削弱邏輯嚴(yán)謹(jǐn)性。

二、函數(shù)調(diào)用的原理

函數(shù)調(diào)用（Function Calling）：函數(shù)調(diào)用使您能夠更可靠地從模型中獲取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

函數(shù)調(diào)用（Function Calling）

第一步：創(chuàng)建通過(guò)調(diào)用外部 API 來(lái)回答問(wèn)題的助手
- 定義函數(shù)，如get_current_weather(location: string, unit: 'celsius' | 'fahrenheit')

def get current weather(location: str, unit: str = 'celsius', api key: str = None) -> dict:

""獲取當(dāng)前天氣"

if not api key:

raise ValueError(API key is required to fetch weather data.")endpoint = f"https://api.weatherprovider.com/current?q=(location)&units=(unit)&appid=(api key)'response = requests.get(endpoint)

if response.status code == 200:

return response.json()

else:

raise ValueError(fFailed to fetch weather data: (response.status codey"

# 使用示例(需要填入實(shí)際的API密鑰)api key ="YOUR WEATHER API KEYlocation : "London,Uk"weather data = get current weather(location, api key api key)print(weather data)

定義函數(shù)：get_current_weather

第二步：將自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為 API 調(diào)用
- 轉(zhuǎn)換“誰(shuí)是我的主要客戶(hù)？”get_customers(min_revenue: int, created_before: string, limit: int)調(diào)用您的內(nèi)部 API。

def parse question to api call(question: str) -> tuple:

""將問(wèn)題解析為API調(diào)用的參數(shù)”“

# 這里應(yīng)該有更復(fù)雜的NLP邏輯來(lái)解析問(wèn)題

if"主要客戶(hù)"in question:

return "get customers", [min revenue": 10000, "created before": "2023-01-01", "limit": 10)else:

raise ValueError("Unknown question format.")

def get customers(**kwargs):

""獲取客戶(hù)列表 (模擬API調(diào)用) “”

# 這里應(yīng)該是實(shí)際的API調(diào)用邏輯

print(f"Fetching customers with parameters: (kwargs)")

# 返回模擬數(shù)據(jù)

return [("name": "Customer1" "revenue": 12000), ("name": "Customer2", "revenue": 15000)

# 使用示例

question ="誰(shuí)是我的主要客戶(hù)?“

api name, api params = parse question to api call(question)if api name == "get customers":

customers = get customers(* api params)

print(customers)

調(diào)用內(nèi)部API函數(shù)：get_customers

第三步：從文本中提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
- 定義一個(gè)提取數(shù)據(jù)的函數(shù)extract_data(name: string, birthday: string)

import re

def extract data(text: str) -> tuple:

"“從文本中提取姓名和生日"m”pattern = r"Name: (w+)s+Birthday: ( d(43-d(2)-d(2))match = re.search(pattern, text)if match:

name, birthday = match.groups()

return name, birthdayelse:

raise ValueError("Failed to extract data from text.")

# 使用示例

text = "Name: John Doe, Birthday: 1990-01-01"try:

extracted name, extracted birthday = extract data(text)print(f"Name: (extracted name  Birthday: (extracted birthday,")except ValueError as e:

print(e)

提取數(shù)據(jù)函數(shù)：extract_data

函數(shù)調(diào)用的機(jī)制：在大語(yǔ)言模型中，函數(shù)調(diào)用通常涉及將用戶(hù)的自然語(yǔ)言請(qǐng)求轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行的函數(shù)調(diào)用，并生成符合預(yù)定義函數(shù)簽名的結(jié)構(gòu)化輸出，如JSON對(duì)象。

函數(shù)調(diào)用的機(jī)制

函數(shù)調(diào)用機(jī)制的主要步驟：

一、用戶(hù)輸入：用戶(hù)通過(guò)自然語(yǔ)言向模型提出問(wèn)題或請(qǐng)求。這些問(wèn)題或請(qǐng)求可能需要調(diào)用外部函數(shù)來(lái)獲取答案或執(zhí)行某些操作。
二、模型解析：模型接收到用戶(hù)輸入后，會(huì)解析并理解輸入內(nèi)容。模型會(huì)根據(jù)其訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法判斷是否需要調(diào)用函數(shù)，并確定要調(diào)用的函數(shù)及其參數(shù)。
三、生成函數(shù)調(diào)用：如果模型確定需要調(diào)用函數(shù)，它會(huì)生成一個(gè)包含函數(shù)調(diào)用所需參數(shù)的結(jié)構(gòu)化輸出。這通常是一個(gè)JSON對(duì)象，其中包含函數(shù)名、參數(shù)列表等信息。這個(gè)JSON對(duì)象是以字符串形式存在的，需要在實(shí)際調(diào)用函數(shù)之前進(jìn)行解析。
四、函數(shù)調(diào)用執(zhí)行：在您的代碼中，您需要解析這個(gè)字符串化的JSON對(duì)象，將其轉(zhuǎn)換為有效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如字典或?qū)ο螅⑹褂眠@些參數(shù)調(diào)用相應(yīng)的函數(shù)。這個(gè)過(guò)程是在您的代碼環(huán)境中完成的，而不是在模型內(nèi)部。模型只是提供了調(diào)用函數(shù)所需的參數(shù)和信息。
五、處理函數(shù)結(jié)果：函數(shù)調(diào)用執(zhí)行完成后，您需要將函數(shù)的結(jié)果返回給模型。這通常通過(guò)將結(jié)果附加到模型中再次調(diào)用模型來(lái)實(shí)現(xiàn)。模型會(huì)接收并處理這些結(jié)果，然后生成一個(gè)自然語(yǔ)言回復(fù)給用戶(hù)，總結(jié)或解釋函數(shù)調(diào)用的結(jié)果。

三、函數(shù)調(diào)用的想象空間

函數(shù)調(diào)用的想象空間

用戶(hù)對(duì)著微信說(shuō)：給我每個(gè)女性好友發(fā)一條情真意切的拜年信息，還要帶點(diǎn)兒小幽默。

步驟一：了解微信API或第三方庫(kù)：
- 研究微信官方文檔，了解是否有提供發(fā)送消息的API（通常情況下，個(gè)人用戶(hù)無(wú)法直接訪問(wèn)這樣的API）。
- 查找是否有可用的第三方庫(kù)或工具，這些庫(kù)或工具可能提供了訪問(wèn)微信某些功能的接口（但使用這些工具存在賬號(hào)被封禁的風(fēng)險(xiǎn)）。
步驟二：登錄微信：
- 使用選定的庫(kù)或工具提供的登錄方法登錄微信賬號(hào)。這通常涉及掃描二維碼或使用其他認(rèn)證機(jī)制。
步驟三：獲取好友列表：
- 一旦登錄，使用相關(guān)API或庫(kù)函數(shù)來(lái)獲取微信好友列表。
步驟四：篩選女性好友：
- 遍歷好友列表，根據(jù)好友的性別信息篩選出女性好友。性別信息通?？梢栽诤糜蚜斜淼臄?shù)據(jù)中獲取。
步驟五：編寫(xiě)拜年信息：
- 編寫(xiě)一條或多條情真意切且?guī)в行∮哪陌菽晷畔⒛０濉?/li>
步驟六：發(fā)送消息：
- 遍歷篩選出的女性好友列表，并使用API或庫(kù)函數(shù)向每個(gè)女性好友發(fā)送拜年信息。確保遵守發(fā)送頻率限制，以避免被微信檢測(cè)為濫用行為。
步驟七：退出登錄：
- 發(fā)送完所有消息后，使用API或庫(kù)函數(shù)安全地退出微信登錄。

import itchat # itchat是一個(gè)開(kāi)源的微信個(gè)人號(hào)接口，但注意它并不總是可用，且可能違反微信的服務(wù)條款

def send new year greeting _to female friends():# 登錄微信，這通常需要手機(jī)掃描二維碼確認(rèn)登錄itchat.auto login()

# 獲取所有好友列表

friends = itchat.get friends(update=True)

# 歷好友列表，篩選出女性好友并發(fā)送消息for friend in friends:

if friend[Sex] == 2: # 假設(shè)在itchat中，性別用1表示男性，2表示女性message =f"親愛(ài)的ffriend[NickName》，新年到啦! 祝你越來(lái)越美麗，笑口常開(kāi)，好運(yùn)連連! 別#發(fā)送消息給好友，這里使用send msg函數(shù)作為示例，實(shí)際中itchat可能有不同的函數(shù)來(lái)發(fā)送消息# 注意: itchat庫(kù)已經(jīng)停止維護(hù)，并且微信網(wǎng)頁(yè)版接口經(jīng)常變動(dòng)，所以下面的代碼可能無(wú)法工作。itchat.send msg(message, toUserName friendUserName'7)

# 登出微信

itchat.logout()

# 調(diào)用函數(shù)發(fā)送拜年信息(注意:實(shí)際執(zhí)行這段代碼可能會(huì)違反微信的服務(wù)條款，導(dǎo)致賬號(hào)被封禁)# send new year greeting to female friends()

微信給女性朋友拜年

用戶(hù)對(duì)著富途牛牛說(shuō)：人工智能相關(guān)股票，市盈率最低的是哪幾個(gè)？最近交易量如何？都有哪些機(jī)構(gòu)持有？

步驟一：準(zhǔn)備API接口和認(rèn)證信息
- 確定用于獲取股票信息的API接口URL。
- 獲取并準(zhǔn)備好API密鑰或其他認(rèn)證信息。
步驟二：定義函數(shù)以獲取市盈率最低的人工智能股票
- 編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，該函數(shù)接受API接口URL和API密鑰作為參數(shù)。
- 在函數(shù)內(nèi)部，構(gòu)造請(qǐng)求參數(shù)，指定股票分類(lèi)為人工智能，按市盈率升序排列，并限制返回結(jié)果的數(shù)量。
- 發(fā)送HTTP GET請(qǐng)求到API接口，并傳入構(gòu)造好的請(qǐng)求參數(shù)和API密鑰。
- 檢查響應(yīng)的狀態(tài)碼，確保請(qǐng)求成功。
- 解析響應(yīng)內(nèi)容，提取市盈率最低的股票列表信息。
- 返回市盈率最低的股票列表。

import requests

def get lowest pe ai stocks(api endpoint, api key):

0

獲取人工智能相關(guān)股票中市盈率最低的幾個(gè)股票信息

param api endpoint: APIBendpoint URL

param api key: 用戶(hù)的API密銷(xiāo)

:return: 市盈率最低的股票列表及其相關(guān)信息00

# 構(gòu)造請(qǐng)求參數(shù)，這里假設(shè)API支持按市盈率排序和按人工智能相關(guān)篩選股票params = [

category':"ai，# 假設(shè) ai代表人工智能相關(guān)的股票分類(lèi)sort':'pe ratio，# 按市盈率排序order':"asc，# 升序排列，獲取市盈率最低的股票"limit': 5 # 獲取前5個(gè)結(jié)果，這個(gè)數(shù)字可以根據(jù)需要調(diào)整

# 發(fā)送HTTP請(qǐng)求到API

response = requestsget(api endpoint, params=params, headers=(Authorization': api key)

# 檢查響應(yīng)狀態(tài)碼，如果不是200則拋出異常if response.status code != 200:

raise Exception(f"Failed to fetch data from APl: fresponse.status code!")

#解析響應(yīng)內(nèi)容，這里假設(shè)API返回的是JSON格式的數(shù)據(jù)data = response,json()

# 提取股票信息，并返回結(jié)果

return data 'stocks'

步驟三：定義函數(shù)以獲取股票的最近交易量
- 編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，該函數(shù)接受API接口URL、API密鑰和股票代碼作為參數(shù)。
- 構(gòu)造特定于股票代碼的API請(qǐng)求URL。
- 發(fā)送HTTP GET請(qǐng)求到構(gòu)造好的URL，并傳入API密鑰。
- 檢查響應(yīng)的狀態(tài)碼，確保請(qǐng)求成功。
- 解析響應(yīng)內(nèi)容，提取交易量信息。
- 返回交易量信息。

def get recent trading_volume(api endpoint, api key, stock code):

獲取指定股票的最近交易量信息，

:param api endpoint: API的endpoint URL，可能需要根據(jù)股票代碼構(gòu)造具體的URLparam api_key: 用戶(hù)的API密鑰

:param stock code: 股票代碼

:return: 最近交易量信息

80

# 發(fā)送HTTP請(qǐng)求到API，獲取指定股票的交易量信息response = requests.get(f"api endpoint;/stock code)/trading_volume", headers=('Authorization' i

#檢查響應(yīng)狀態(tài)碼，如果不是200則拋出異常if responsestatus code != 200:

raise Exception(f"Failed to fetch trading volume for stock stock code): fresponse.status code)")

# 解析響應(yīng)內(nèi)容，并返回交易量信息

return response,json()['trading volume'

步驟四：定義函數(shù)以獲取股票的機(jī)構(gòu)持有者信息
- 編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，該函數(shù)接受API接口URL、API密鑰和股票代碼作為參數(shù)。
- 構(gòu)造特定于股票代碼的API請(qǐng)求URL。
- 發(fā)送HTTP GET請(qǐng)求到構(gòu)造好的URL，并傳入API密鑰。
- 檢查響應(yīng)的狀態(tài)碼，確保請(qǐng)求成功。
- 解析響應(yīng)內(nèi)容，提取機(jī)構(gòu)持有者列表及其持股份額等信息。
- 返回機(jī)構(gòu)持有者信息。

def get institutional holders(api endpoint, api key, stock code):

000

獲取指定股票的機(jī)構(gòu)持有者信息。

:param api endpoint: API的endpoint URL，可能需要根據(jù)股票代碼構(gòu)造具體的URL:param api_key: 用戶(hù)的API密鑰

:param stock code: 股票代碼

:return: 機(jī)構(gòu)持有者列表及其持股份額等信息000

# 發(fā)送HTTP請(qǐng)求到API，獲取指定股票的機(jī)構(gòu)持有者信息response = requests.get(f fapi endpoint)/stock code)/holders/institutional", headers='Authorizatic

#檢查響應(yīng)狀態(tài)碼，如果不是200則拋出異常

if response.status code != 200:

raise Exception(f"Failed to fetch institutional holders for stock fstock codek: fresponse.status coc

# 解析響應(yīng)內(nèi)容，并返回機(jī)構(gòu)持有者信息

return response.json()[institutional holders”]

步驟五：調(diào)用函數(shù)并處理結(jié)果
- 調(diào)用步驟3中定義的函數(shù)，獲取該股票的最近交易量信息。
- 調(diào)用步驟4中定義的函數(shù)，獲取該股票的機(jī)構(gòu)持有者信息。
- 調(diào)用步驟2中定義的函數(shù)，獲取市盈率最低的人工智能股票列表。
- 遍歷股票列表，對(duì)于每只股票：
- 打印或存儲(chǔ)獲取到的信息，包括股票代碼、市盈率、最近交易量和機(jī)構(gòu)持有者列表。

# 假設(shè)的API密鑰和endpoint URL，實(shí)際使用時(shí)需要督換為真實(shí)的值api key = "your api key"api endpoint = "https://api.example.com/stocks'

# 獲取市盈率最低的人工智能相關(guān)股票列表lowest pe stocks = get lowest pe ai stocks(api endpoint, api key)for stock in lowest pe stocks:

stock code = stock['code'l

pe ratio = stock['pe ratio']

print(f"Stock Code: (stock code], PE Ratio: {pe ratio]"

#獲取每個(gè)股票的最近交易量信息

try:

trading volume = get recent trading volume(api endpoint, api key, stock codeprint(f"Recent Trading Volume: (trading_volume)")except Exception as e:

print(f"Error fetching trading volume: (ej")

# 獲取每個(gè)股票的機(jī)構(gòu)持有者信息try:

institutional holders = get institutional holders(api endpoint, api key, stock code)print("Institutional Holders.")

for holder in institutional holders:

print(f holder['name:  holder['share percentage])%"except Exception as e:

print(f"Error fetching institutional holders: (ey")

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