- **Hướng dẫn toàn diện về gọi hàm trong LLMs**:
- Gọi hàm trong LLMs đặc biệt hữu ích trong các môi trường yêu cầu ra quyết định nhanh chóng như dịch vụ tài chính và chẩn đoán y tế.
- Một trong những kỹ thuật đã được chứng minh để giảm ảo giác trong các mô hình ngôn ngữ lớn là tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài (RAG).
- RAG sử dụng một bộ truy xuất để tìm kiếm dữ liệu bên ngoài nhằm bổ sung ngữ cảnh cho prompt trước khi gửi đến bộ tạo sinh, tức là LLM.
- RAG phù hợp nhất cho việc xây dựng ngữ cảnh từ dữ liệu không có cấu trúc đã được lập chỉ mục và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector.
- Khi ứng dụng yêu cầu ngữ cảnh từ dữ liệu thời gian thực như báo giá cổ phiếu, theo dõi đơn hàng, trạng thái chuyến bay hoặc quản lý tồn kho, chúng dựa vào khả năng gọi hàm của LLMs.
- Mục tiêu của cả RAG và gọi hàm là bổ sung ngữ cảnh cho prompt từ các nguồn dữ liệu hiện có hoặc API thời gian thực để LLM có thể truy cập thông tin chính xác.
- LLMs với khả năng gọi hàm là nền tảng cho sự phát triển của các AI agents thực hiện các nhiệm vụ cụ thể một cách tự động.
- Khả năng này cho phép tích hợp LLMs với các API và hệ thống khác, tự động hóa các quy trình phức tạp liên quan đến truy xuất, xử lý và phân tích dữ liệu.
- **Chi tiết về gọi hàm**:
- Gọi hàm, còn được gọi là sử dụng công cụ hoặc gọi API, là một kỹ thuật cho phép LLMs giao tiếp với các hệ thống, API và công cụ bên ngoài.
- Bằng cách cung cấp cho LLM một tập hợp các hàm hoặc công cụ cùng với mô tả và hướng dẫn sử dụng, mô hình có thể chọn và gọi hàm phù hợp để hoàn thành nhiệm vụ.
- Không phải mọi LLM đều có khả năng sử dụng gọi hàm. Những LLMs được đào tạo hoặc tinh chỉnh đặc biệt mới có khả năng xác định liệu prompt có yêu cầu gọi hàm hay không.
📌 Hướng dẫn này giải thích chi tiết về cách gọi hàm trong LLMs giúp giảm ảo giác và tăng cường ra quyết định nhanh chóng, đặc biệt trong các lĩnh vực yêu cầu dữ liệu thời gian thực. Khả năng này cho phép tích hợp LLMs với các API và hệ thống khác, tự động hóa các quy trình phức tạp.
Citations:
[1] https://thenewstack.io/a-comprehensive-guide-to-function-calling-in-llms/