Function Calling: LLM 函数调用
Function Calling（函数调用）详解 Function Calling 是现代大语言模型（如 GPT-4、Claude）提供的一项高级能力，允许 LLM 自动识别用户意图、提取参数，并生成标准化的函数调用请求。它是 AI Agent 实现工具调用的最先进方式。 什么是 Function Calling Function Calling 是 LLM 的一种特殊输出模式：不是直接返回文本，而是返回一个结构化的函数调用指令，包含： 要调用的函数名称 函数所需的参数（JSON 格式） 核心流程： 用户输入 → LLM 分析 → 返回函数调用指令 → 执行函数 → 返回结果 → LLM 生成自然语言响应 Function Calling vs 传统 Slot Filling 传统 Slot Filling 的局限 需要多步处理 步骤1：意图识别（调用一次 LLM） 步骤2：参数提取（再调用一次 LLM 或使用 NER） 步骤3：手动组装函数调用 容易出错 意图识别可能不准确 参数提取可能遗漏或错误 需要额外的数据验证逻辑 开发成本高 需要编写意图识别逻辑 需要编写参数提取和验证代码 需要维护多个处理步骤 Function Calling 的优势 一步到位 用户输入 → LLM → 直接返回完整的函数调用（包含意图和参数） 内置验证 ...