Cách triển khai chức năng gọi hàm trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sử dụng API của OpenAI

• Function calling là một tính năng mạnh mẽ trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4, cho phép chúng tương tác liền mạch với các công cụ và API bên ngoài.

• Tính năng này giúp LLM chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành các lệnh gọi API có thể thực thi, làm cho chúng linh hoạt và hữu ích hơn trong các ứng dụng thực tế.

• Function calling cho phép nhà phát triển định nghĩa các hàm khác nhau mà LLM có thể gọi dựa trên ngữ cảnh và yêu cầu của cuộc hội thoại.

• Các hàm này hoạt động như các công cụ trong ứng dụng LLM, cho phép thực hiện các tác vụ như trích xuất dữ liệu, truy xuất kiến thức và tích hợp API.

• Hướng dẫn này sẽ hướng dẫn các bước để triển khai function calling sử dụng API của OpenAI, cung cấp một ví dụ đơn giản và thực tế để minh họa quy trình.

• Để bắt đầu, cần cài đặt Python, có khóa API của OpenAI và thư viện dotenv để quản lý biến môi trường.

• Các bước chính bao gồm: thiết lập môi trường, khởi tạo API OpenAI, định nghĩa hàm để lấy thông tin phim, định nghĩa hàm cho API, và tạo hàm trợ giúp để nhận phản hồi.

• Ví dụ cụ thể được đưa ra về việc lấy thông tin phim, trong đó người dùng hỏi về một bộ phim và LLM gọi hàm để lấy thông tin cần thiết.

• Hướng dẫn cũng đề cập đến cách kiểm soát hành vi gọi hàm, bao gồm gọi hàm tự động, không gọi hàm và gọi hàm bắt buộc.

• Việc xử lý nhiều lệnh gọi hàm cũng được đề cập, cho phép lấy thông tin cho nhiều bộ phim cùng một lúc.

• Cuối cùng, hướng dẫn giải thích cách truyền kết quả hàm trở lại mô hình để xử lý thêm.

📌 Function calling trong LLM cho phép tích hợp liền mạch với API bên ngoài, mở rộng khả năng của chatbot. Hướng dẫn chi tiết giúp nhà phát triển triển khai tính năng này sử dụng OpenAI API, từ thiết lập môi trường đến xử lý nhiều lệnh gọi hàm và truyền kết quả trở lại mô hình.

https://thenewstack.io/getting-started-with-function-calling-in-llms/