langchain 入门指南 - 函数调用

OpenAI 引入函数调用（function calling）功能是为了增强其语言模型的能力，使其能够执行更复杂、更具体的任务。通过函数调用，模型可以与外部软件、数据库或其他服务进行交互，从而执行计算、查询信息、执行操作等。

以下是函数调用的一些潜在好处：

扩展能力：函数调用允许模型执行超出其预训练知识范围的任务，例如实时数据检索、执行复杂计算等。
实时数据：模型可以访问最新的数据，而不是仅仅依赖于训练时所学的知识。
定制化服务：通过调用特定函数，用户可以根据自己的需求定制模型的行为，使其更好地适应特定的应用场景。
安全性与隐私：在某些情况下，函数调用可以提供更安全的数据处理方式，例如在本地执行敏感数据的操作，而不是将数据发送到外部服务器。
效率提升：对于需要大量计算的任务，函数调用可以利用外部服务的高效计算能力，而不是仅仅依赖于模型的内部处理。
灵活性：函数调用使得模型可以与各种外部系统集成，从而提供更加灵活和多样化的服务。

总之，函数调用是 OpenAI 为了提高其语言模型的实用性和灵活性而采取的一种策略，它使得模型能够更好地与外部世界交互，执行更复杂的任务，并为用户提供更加定制化和高效的服务。

函数调用的流程

将使用方法（工具）说明随用户请求一起放在 Prompt 中传给 GPT。
GPT 返回要调用的方法名及参数值，然后在外部运行该方法获得结果。
将调用结果及前面的对话历史一起放入 Prompt，再次调用 GPT。

函数调用实现基本思路

构建一个 dict 对象存储方法名及其对应的函数。
在 Prompt 中加入方法定义
根据 LLM 的返回，决定是否调用函数（返回信息中含有 "function_call"），还是直接返回信息给用户
如需调用函数，则调用 LLM 指定函数，并将结果及调用的函数一起放在 Prompt 中再次调用 LLM。

示例

下面的示例中：

query_weather 是查询天气的函数，写死了返回值。在实际应用中可以调用天气 API 来获取实时天气信息。
query 是我们要询问 LLM 的方法。

import json

from openai import OpenAI
from openai.types.chat import ChatCompletionMessage

client = OpenAI(
    api_key="your key",
    base_url="https://api.openai-hk.com/v1"
)

def query_weather(question):
    print(f'calling query_weather. question: {question}')
    return "今天广州天气晴朗，26~35摄氏度。"

funcs = {'query_weather': query_weather}

def query(msg: list) -> ChatCompletionMessage:
    response = client.chat.completions.create(
        model='gpt-4',
        messages=msg,
        functions=[
            {
                "name": "query_weather",
                "description": "如果需要查询天气，则调用",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "question": {
                            "type": "string",
                            "description": "问题"
                        }
                    },
                    "required": ["question"]
                }
            }
        ],
        function_call="auto"
    )

    message = response.choices[0].message
    # 如果不需要调用 function，则直接返回结果
    if not message.function_call:
        return message

    # 调用 function
    print('calling function.')
    function_name = message.function_call.name
    function_args = json.loads(message.function_call.arguments)
    # 执行调用
    res = funcs[function_name](**function_args)
    msg.append({
        'role': 'function',
        'name': function_name,
        'content': res,
    })
    return query(msg)

res1 = query([{'role': 'user', 'content': '今天广州适合穿什么？'}])
print(res1.content)

说明：

query_weather 是一个查询天气的函数，接收一个问题参数，返回天气信息。例子中写死了。
我们需要使用 OpenAI.chat.completions.create 方法来做有 function calling 的操作。
使用了 gpt-4 模型，因为 gpt-3.5-turbo 并不能根据我的问题来推理出需要查询广州的天气。
在函数调用之后，我们会将函数调用的结果及函数名一起放入 Prompt 中再次调用 LLM。
最终 LLM 能根据我们的问题，以及函数调用的结果，告诉我们广州今天的天气适合穿什么。

实际过程其实是，我们告诉了 GPT 一些可以使用的工具，然后 GPT 可以推理出什么时候以及用什么参数来调用这些工具，从而得到我们想要的结果。如果需要 GPT 精确地调用某个函数，我们需要在 create 方法中传递参数地时候就描述清除方法在什么时候调用，以及函数地目的是什么，参数是什么，参数的作用是什么等。

应用：让 LLM 帮助我们实时搜索

我们可以使用前面文章提到过的 GoogleSerperAPIWrapper 来帮助我们完成搜索任务。

import json

from openai import OpenAI
from openai.types.chat import ChatCompletionMessage

client = OpenAI(
    api_key="your key",
    base_url="https://api.openai-hk.com/v1"
)

import os
# https://serper.dev
os.environ['SERPER_API_KEY'] = 'your serper api key'

from langchain_community.utilities import GoogleSerperAPIWrapper

def query_web(question):
    search = GoogleSerperAPIWrapper()
    res = search.run(question)
    print(f"calling query_web. question: {question}, res: {res}")
    return res

funcs = {'query_web': query_web}

def query(msg: list) -> ChatCompletionMessage:
    response = client.chat.completions.create(
        model='gpt-4',
        messages=msg,
        functions=[
            {
                "name": "query_web",
                "description": "如果需要查询一些实时信息，你可以调用这个函数",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "question": {
                            "type": "string",
                            "description": "问题"
                        }
                    },
                    "required": ["question"]
                }
            }
        ],
        function_call="auto"
    )

    message = response.choices[0].message
    # 如果不需要调用 function，则直接返回结果
    if not message.function_call:
        return message

    # 调用 function
    print('calling function.')
    function_name = message.function_call.name
    function_args = json.loads(message.function_call.arguments)
    # 执行调用
    res = funcs[function_name](**function_args)
    msg.append({
        'role': 'function',
        'name': function_name,
        'content': res,
    })
    return query(msg)

res1 = query([{'role': 'user', 'content': '今天广州适合穿什么？'}])
print(res1.content)

这个例子跟上面的例子差不多，只是这个例子中，我们做了实时的搜索，而不是写死了返回值。

输出：

calling function.
calling query_web. question: 今天广州的天气情况, res: 84°F
今天广州的温度约为29°C，适宜穿短袖、短裤、裙子等清凉的夏季服装。
出门的时候可能要带一把伞，避免炎热的阳光或突然的暴雨。

我们可以问一下实时性更强的问题：

1 2	res1 = query([{'role': 'user', 'content': '2024 欧洲杯冠军是哪个国家？'}]) print(res1.content)

输出：

1
2
3

calling function.
calling query_web. question: 2024 欧洲杯冠军是哪个国家？, res: 明智 责编：胡军华举报 据央视新闻，当地时间7月14日（中国时间7月15日），在德国柏林举行的2024欧洲杯决赛中，西班牙2:1战胜英格兰夺得冠军。 值得一提的是，本届欧洲杯西班牙7场比赛全胜，创造了赛事历史。
2024年欧洲杯的冠军是西班牙。

可以看到，我们可以通过 LLM 来实时搜索一些信息。通过这种方式，我们就等于在一定程度上拓展了 LLM 的能力，因为它获取信息的渠道不只是之前训练时用的数据了。

总结

函数调用是 OpenAI 为了提高其语言模型的实用性和灵活性而采取的一种策略，它使得模型能够更好地与外部世界交互，执行更复杂的任务，并为用户提供更加定制化和高效的服务。