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Chiamata di funzione (LLM)

La chiamata di funzione è una capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni che permette loro di generare output JSON strutturati che corrispondono a firme di funzione predefinite, consentendo loro di invocare strumenti e API esterni come parte del loro processo di ragionamento.

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Definizione

La chiamata di funzione è una capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni che permette loro di generare output JSON strutturati che corrispondono a firme di funzione predefinite, consentendo loro di invocare strumenti e API esterni come parte del loro processo di ragionamento.

Approfondimento

La chiamata di funzione è stata introdotta per colmare il divario tra comprensione del linguaggio naturale e invocazione strutturata di strumenti. Quando un LLM supporta la chiamata di funzione, gli sviluppatori definiscono funzioni con nomi, descrizioni e schemi di parametri. Il modello quindi determina quando chiamare una funzione, genera gli argomenti appropriati come JSON, e l'applicazione esegue la funzione e restituisce il risultato. Questa è la base delle architetture degli agenti AI in cui gli LLM devono interagire con sistemi esterni. API di ricerca come Scavio forniscono definizioni di funzione predefinite per framework popolari, rendendo banale aggiungere capacità di ricerca web a qualsiasi LLM abilitato alla chiamata di funzione.

Utilizzo di Esempio

Esempio Reale

Uno sviluppatore definisce una funzione 'search_google' con parametri per query, posizione e lingua. Quando un utente chiede al chatbot informazioni su eventi attuali, l'LLM genera una chiamata di funzione con la query di ricerca appropriata, l'app la esegue tramite Scavio e l'LLM riassume i risultati.

Piattaforme

Chiamata di funzione (LLM) è rilevante sulle seguenti piattaforme, tutte accessibili tramite l'API unificata di Scavio:

  • Google
  • Amazon
  • YouTube
  • Walmart
  • Reddit

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Domande Frequenti

La chiamata di funzione è una capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni che permette loro di generare output JSON strutturati che corrispondono a firme di funzione predefinite, consentendo loro di invocare strumenti e API esterni come parte del loro processo di ragionamento.

Uno sviluppatore definisce una funzione 'search_google' con parametri per query, posizione e lingua. Quando un utente chiede al chatbot informazioni su eventi attuali, l'LLM genera una chiamata di funzione con la query di ricerca appropriata, l'app la esegue tramite Scavio e l'LLM riassume i risultati.

Chiamata di funzione (LLM) è rilevante per Google, Amazon, YouTube, Walmart, Reddit. Scavio fornisce un'API unificata per accedere ai dati di tutte queste piattaforme.

La chiamata di funzione è stata introdotta per colmare il divario tra comprensione del linguaggio naturale e invocazione strutturata di strumenti. Quando un LLM supporta la chiamata di funzione, gli sviluppatori definiscono funzioni con nomi, descrizioni e schemi di parametri. Il modello quindi determina quando chiamare una funzione, genera gli argomenti appropriati come JSON, e l'applicazione esegue la funzione e restituisce il risultato. Questa è la base delle architetture degli agenti AI in cui gli LLM devono interagire con sistemi esterni. API di ricerca come Scavio forniscono definizioni di funzione predefinite per framework popolari, rendendo banale aggiungere capacità di ricerca web a qualsiasi LLM abilitato alla chiamata di funzione.

Chiamata di funzione (LLM)

Inizia a usare Scavio per lavorare con chiamata di funzione (llm) su Google, Amazon, YouTube, Walmart e Reddit.

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