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Llamada a funciones (LLM)

La llamada a funciones es una capacidad de los modelos de lenguaje grandes que les permite generar salidas JSON estructuradas que coinciden con firmas de funciones predefinidas, lo que les permite invocar herramientas externas y API como parte de su proceso de razonamiento.

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Definicion

La llamada a funciones es una capacidad de los modelos de lenguaje grandes que les permite generar salidas JSON estructuradas que coinciden con firmas de funciones predefinidas, lo que les permite invocar herramientas externas y API como parte de su proceso de razonamiento.

En profundidad

La llamada a funciones se introdujo para cerrar la brecha entre la comprensión del lenguaje natural y la invocación de herramientas estructuradas. Cuando un LLM admite llamadas a funciones, los desarrolladores definen funciones con nombres, descripciones y esquemas de parámetros. Luego, el modelo determina cuándo llamar a una función, genera los argumentos apropiados como JSON y la aplicación ejecuta la función y devuelve el resultado. Esta es la base de las arquitecturas de agentes de IA donde los LLM necesitan interactuar con sistemas externos. Las API de búsqueda como Scavio proporcionan definiciones de funciones prediseñadas para marcos populares, lo que hace que sea trivial agregar capacidades de búsqueda web a cualquier LLM habilitado para llamadas de funciones.

Uso de ejemplo

Ejemplo del mundo real

Un desarrollador define una función 'search_google' con parámetros de consulta, ubicación e idioma. Cuando un usuario pregunta al chatbot sobre eventos actuales, el LLM genera una llamada de función con la consulta de búsqueda adecuada, la aplicación la ejecuta a través de Scavio y el LLM resume los resultados.

Plataformas

Llamada a funciones (LLM) es relevante en las siguientes plataformas, todas accesibles a través de la API unificada de Scavio:

  • Google
  • Amazon
  • YouTube
  • Walmart
  • Reddit

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Preguntas frecuentes

La llamada a funciones es una capacidad de los modelos de lenguaje grandes que les permite generar salidas JSON estructuradas que coinciden con firmas de funciones predefinidas, lo que les permite invocar herramientas externas y API como parte de su proceso de razonamiento.

Un desarrollador define una función 'search_google' con parámetros de consulta, ubicación e idioma. Cuando un usuario pregunta al chatbot sobre eventos actuales, el LLM genera una llamada de función con la consulta de búsqueda adecuada, la aplicación la ejecuta a través de Scavio y el LLM resume los resultados.

Llamada a funciones (LLM) es relevante para Google, Amazon, YouTube, Walmart, Reddit. Scavio proporciona una API unificada para acceder a datos de todas estas plataformas.

La llamada a funciones se introdujo para cerrar la brecha entre la comprensión del lenguaje natural y la invocación de herramientas estructuradas. Cuando un LLM admite llamadas a funciones, los desarrolladores definen funciones con nombres, descripciones y esquemas de parámetros. Luego, el modelo determina cuándo llamar a una función, genera los argumentos apropiados como JSON y la aplicación ejecuta la función y devuelve el resultado. Esta es la base de las arquitecturas de agentes de IA donde los LLM necesitan interactuar con sistemas externos. Las API de búsqueda como Scavio proporcionan definiciones de funciones prediseñadas para marcos populares, lo que hace que sea trivial agregar capacidades de búsqueda web a cualquier LLM habilitado para llamadas de funciones.

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