企业官网建设流程全解析

郑州建设工程交易中心网站,龙岗英文网站制作,百度推广售后服务电话,济南做网站哪家公司好1 基本概念 当你第一次看到 Function Call 这个名字#xff0c;直译就是“函数调用”。没错#xff0c;它说的就是“调用函数”。但你可能会好奇#xff1a;LLM 怎么会去调用函数呢#xff1f; 在理解这个之前#xff0c;先想一想什么是“函数”。其实你每天都在无意识地…1基本概念当你第一次看到Function Call这个名字直译就是“函数调用”。没错它说的就是“调用函数”。但你可能会好奇LLM 怎么会去调用函数呢在理解这个之前先想一想什么是“函数”。其实你每天都在无意识地使用函数比如你在百度或 Google 搜索一个内容搜索结果出来后你点击其中一条链接。这个“点击”背后其实就是一次函数调用——系统把你选择的内容从数据库里取出来再展示到网页上。这些过程你看不到但它们都在后台自动完成。Function Call 在大模型里也是类似的模型并不自己“知道”所有答案而是通过调用外部的函数工具把结果取回来然后再回答你。如果让你来设计Function Call你会先想到什么 大多数有编程经验的同学第一反应可能是这个函数要完成什么功能需要哪些参数参数怎么传递最后返回什么结果没错这就是函数的基本要素。那接下来问题来了LLM 怎么知道你写的这些函数呢答案是你需要把它们“注册”到 LLM 中。所谓注册其实就是把函数的定义功能说明、参数格式、返回结果类型描述一遍交给 LLM 记住。这样当模型遇到相关问题时它就能主动选择调用哪个函数并生成对应的参数。接下来模型会把生成的参数传给你定义的函数函数运行得到结果。然后这个结果会被当作“新的上下文”再交给 LLM模型结合结果和你原来的问题生成最终的答案。上述描述就是function call的完整过程。2 为什么需要 Function Call最初的大模型GPT-2、GPT-3只能靠自己“记忆”生成答案。但一旦用户问到实时信息如“今天上海的天气”或外部操作如“帮我订张票”模型就无能为力只能“胡编”一个结果。这时研究者就意识到模型必须要能和外部世界互动。2023年6月 OpenAI正式推出Function Calling其发展历程如下大模型很强但它的“脑子”来自训练时刻的快照知识是静态的、通用的、不可验证的。一旦问题落到真实业务里就会立即遇到三类鸿沟第一时效性——“明天杭州的天气”“这班机有没有延误”“库存还剩多少”都需要实时系统给答案第二个性化与权限——“我这个账号的账单”“我司本月的销售额”“我工单的处理进度”属于企业或个人的私域数据模型本体既看不到也不该看到第三行动与闭环——不仅要回答还要去做事下单、发邮件、建工单、拉取报表、写回数据库单靠语言生成办不到。Function Call 的价值就在于把“会说话”的模型接上“会做事”的工具开发者先以函数/工具的声明定义可用能力名称、参数、返回值和安全边界模型在理解用户意图后自动选择并生成结构化参数由应用去调用真实世界的 API 或服务拿到可验证的结果再让模型组织成自然语言回复。这样一来答案可追溯、可审计、可复现降低幻觉还能把企业现有系统数据库、搜索、ERP、工单、物联网设备无缝纳入 AI 工作流。换句话说Function Call 让大模型从“静态记忆 概率式输出”进化为“按需取数 安全执行 可控反馈”的执行中枢既补齐时效与专有知识的短板又把回答变成可落地的动作闭环这就是它在任何严肃场景中不可或缺的原因。3Function Call 的核心机制工作原理应用向大语言模型发起请求应用端将用户的自然语言输入Prompt以及可用函数的定义信息Function Declarations / Tool Specifications一并传递给大语言模型。这样模型在理解问题时就知道有哪些外部工具可供调用。大语言模型进行决策模型内部经过推理判断是直接生成自然语言回复还是需要调用一个或多个外部工具。如果需要调用工具模型会生成对应的函数名及参数Function Call Arguments。模型返回调用指令或直接回复 模型将处理结果返回给应用端。这个结果可能是一条包含函数名与参数的函数调用指令。一条可直接展示的自然语言消息或应用解析并执行函数当应用收到函数调用指令时会解析出函数名与参数并实际执行对应的函数通常是调用外部 API 或服务。应用将函数执行结果反馈给模型应用把函数执行的原始输出结果如 API 返回的 JSON 数据与上下文提示词一并传入模型使其能够基于数据生成用户可理解的回答。大语言模型生成最终响应或继续调用模型接收到函数执行结果后会决定如果问题尚未解决继续触发后续的工具调用直到获得足够信息。直接基于结果生成最终自然语言答案或4 实际案例展示我用一个简单的例子来解释Function Call的工作原理如果我现在问ChatGPT杭州今天天气如何内部是怎么运作的呢第 1 步用户提问用户输入提示词Prompt → “杭州今天天气如何”第 2 步应用 (ChatGPT)ChatGPT 接收到用户问题。ChatGPT 需要判断这个问题能直接回答吗还是要调用外部数据ChatGPT 发现天气是实时数据自己“不会算”于是决定调用外部函数。函数声明Function Declaration应用层比如 ChatGPT 产品会提前写好一组函数的定义声明比如每个函数都会有名字name、描述description、参数parameters schema。定义的格式必须符合OpenAI 规范目前是 JSON Schema这样模型才能正确理解。get_weather(location, date)get_stock_price(symbol, date)get_inventory(item_id)第 3 步模型生成调用参数模型收到“用户问题 函数声明”后先理解用户需求再在可用函数里选择合适的一个并生成调用所需的函数名和参数例如函数名get_weather 参数{location杭州,date2025-09-21}第 4 步函数调用 APIChatGPT 向天气 API发送请求。API 返回结果{ temperature: 28°C, condition: 多云 }第 5 步应用返回答案Function Call调用的结果给到模型模型生成答案给到应用ChatGPTChatGPT最终响应给用户5 什么是“把函数注册到模型中”在 Function Call 的机制里有一个常见的问题是模型本身并不知道你有哪些函数。那么如何让模型“知道”并正确调用呢这就涉及到函数注册的过程。通过 Prompt 告诉模型在调用模型时除了用户的自然语言问题还需要在 Prompt 中一并写入函数的定义。定义包括函数名、参数类型、参数说明、返回值格式甚至权限或使用场景。这样模型在推理时会把这些函数当作“候选工具”并选择合适的一个生成参数。在前面章节的示例里我展示过一个较复杂的 Prompt它把所有函数的描述一次性写清楚每次调用模型时函数定义会和用户问题一起传入。通过 API 调用参数传递tools 字段在程序层面调用大模型时通常会有一个tools字段或类似参数。你可以把需要的函数用 JSON Schema 的格式列出来包括函数名、参数、说明等。当请求发给大模型时这些函数就相当于被“注册”进了模型当前的上下文。模型在生成响应时会根据工具的定义返回结构化的函数调用请求。所谓“函数注册到模型中”并不是把函数永久写进模型而是在每次会话或调用时通过 Prompt tools 参数把函数的定义临时交给模型。模型就能在推理时“记住”这些函数并在需要时调用。prompt 和 tools 参数都需要在调用模型 API 时一并传入。05 Function Call与MCP(Model Context Protocol )、Agent关系有了 Function Call模型能“调一次工具”。但真实业务往往不是一次就完还牵涉到先调谁、怎么排顺序、失败如何重试以及工具如何被统一接入与复用。于是就有了两条演进线Agent负责把多步流程编排成闭环MCP负责把工具接入标准化、可发现、可治理。接下来我们就讲它们与 Function Call 的关系。Function Call与MCP关系MCP 把“工具/函数”的定义与托管从应用层挪到独立的 MCP Server。你按统一 Schema名字、参数、返回值、权限等在各台服务器上暴露工具应用侧只要作为MCP Client连接这些服务器就能自动发现并调用工具不再为每个客户端/每个模型重复接入一次。像Cursor、Dify、ChatGPT自定义连接器/Responses API都已经能作为 MCP 客户端对接远程 MCP 服务器用的就是这一套标准。更严谨地说MCP ≠ 只是“函数换了个放置位置”Function Call描述“如何调用一个工具”的模型行为选择工具 → 产出结构化参数 → 执行 → 回传结果。MCP描述“工具如何被发现与接入”的协议层服务发现、能力声明、会话与鉴权、可观测、跨应用复用。典型链路是MCP 负责发现/接入→ 模型在客户端内用Function Call产出参数 → 客户端调用该 MCP 工具并回传结果给模型。换言之MCP 是“接线标准”Function Call 是“用电方式”。所以说MCP未来可以形成规模商业化模式商业模式既然 MCP 解决了“工具可复用、跨应用接入”的问题那在 Server 端确实可以设计为按调用次数、按 QPS、按并发量收费就像现在的 APIOpenAI、Stable Diffusion、各类 SaaS API一样。与Agent关系MCP Server 里暴露了若干工具搜索、数据库、RAG、第三方 API 等MCP 把工具摆到桌面上。MCP Client如 ChatGPT、Cursor、Dify连上去把这些工具“挂载”到模型可见的环境。Agent 决定怎么用这些工具完成目标形成执行逻辑决定先调哪个工具、后调哪个工具利用 Function Call机制来一步步调用 MCP 工具直到达成目标。因此未来可能会出现Agent-as-a-Service MCP 工具市场。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 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