大型语言模型（LLM）主要是以非结构化、对话式数据作为输入，输出的也是类似的非结构化且对话式的内容。但我们现在有了一种新方法，称为“函数工具”（Functions Tools），这种方法可以帮助我们将LLM的输出变得结构化并格式化，这通常是为了准备提交给外部API的格式。

这个名字可能有点误导，有人可能会误以为LLM在运行代码或是执行某些集成操作以调用函数。但实际上，LLM的工作方式是通过识别用户输入中的关键实体和短语，并将这些与预定义的JSON架构进行匹配，从而填充预定义JSON文档中的参数。

这种结构化的JSON输出不仅可以用于数据的结构化处理，还可以用于数据存储等多种用途。

那么，关于函数的更多信息是什么呢？首先，函数调用允许您向助手描述自定义函数，这样可以访问外部API。这意味着您可以通过生成API预期的JSON格式输出来调用外部函数，而这个JSON已经预先填充了相关的输入参数。

函数调用实际上是一种结构化LLM输出的方式，用户可以为所谓的“函数”定义一个架构，LLM会选择一个架构并填充该架构的条目。也就是说，函数工具的作用仅仅是尝试以API期望的格式准备数据。

值得一提的是，函数已经成为Chat Completion API的一部分，并且现在助手也支持此功能。

下面是一个简单的应用实例：您可以复制以下Python代码并粘贴到笔记本中运行。您需要做的只是添加自己的OpenAI API密钥。

举个例子，助手接收到的用户输入是：“给Mobot AI的stone发送一封电子邮件，索要月度报告？”生成的JSON文档如下所示，邮件正文中包含换行。

在代码部分，我们定义了一个类型为的工具，它包含、和三个属性。

运行这段代码后，您可以在OpenAI仪表板中看到您的助手已被创建，并且在函数下创建了工具。现在您可以在这里设置助手的名称和指令。

当您在仪表板中与助手交互时，JSON文档会在响应中生成，您还可以在此处检查日志。

总结一下，函数是LLM向正确方向迈出的一步，通过它，我们可以定义数据输出的格式，并为LLM提供了一种结构或框架，使其能够执行某种类型的数据转换。

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阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 metaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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