概念定义

函数调用是LLM通过结构化接口调用外部工具、API和函数的能力,实现与真实世界系统的交互和任务执行。

详细解释

函数调用(Function Calling)是2025年LLM最重要的能力之一。它让模型从”只会说话”进化到”能够行动”,通过调用预定义的函数来执行实际任务,如查询数据库、控制设备、调用API等。 技术演进历程:
  • 2023:OpenAI首次引入,单一函数调用
  • 2024:并行调用、错误重试机制成熟
  • 2025:MCP协议统一、实时流式调用、智能编排
核心优势:
  • 精确执行:避免幻觉,基于真实数据
  • 实时性:获取最新信息,突破训练时间限制
  • 可扩展:轻松集成新功能,无需重训练
  • 安全可控:权限管理、审计追踪

工作原理

JSON Schema定义

{
  "name": "search_database",
  "description": "搜索产品数据库",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "query": {
        "type": "string",
        "description": "搜索关键词"
      },
      "filters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "category": {"type": "string"},
          "price_range": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "min": {"type": "number"},
              "max": {"type": "number"}
            }
          }
        }
      },
      "limit": {
        "type": "integer",
        "default": 10
      }
    },
    "required": ["query"]
  }
}

调用流程

# 1. 用户请求
user_message = "帮我找价格在1000-2000元的笔记本电脑"

# 2. 模型决策
response = llm.chat(
    messages=[{"role": "user", "content": user_message}],
    tools=[search_database_tool]
)

# 3. 函数执行
if response.tool_calls:
    tool_call = response.tool_calls[0]
    result = execute_function(
        name=tool_call.name,
        arguments=tool_call.arguments
    )
    
# 4. 结果整合
final_response = llm.chat(
    messages=[
        {"role": "user", "content": user_message},
        {"role": "assistant", "tool_calls": [tool_call]},
        {"role": "tool", "content": result}
    ]
)

并行执行优化

LLM-Tool Compiler技术

2025年的突破性进展,实现智能并行调用:
# 传统串行:8秒
weather = get_weather("Beijing")  # 2s
news = get_news("Beijing")        # 3s  
events = get_events("Beijing")    # 3s

# 并行优化:3秒
results = await asyncio.gather(
    get_weather("Beijing"),
    get_news("Beijing"),
    get_events("Beijing")
)
性能提升:
  • 并行度:5倍提升
  • 执行时间:减少70%
  • 能耗:降低40%

MCP协议统一

Model Context Protocol成为2025年行业标准:
// MCP工具定义
{
  "tool": {
    "name": "database_query",
    "description": "Query SQL database",
    "inputSchema": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "sql": {"type": "string"},
        "database": {"type": "string"}
      }
    }
  }
}
主要优势:
  • 跨平台兼容:OpenAI、Anthropic、Google通用
  • 标准化接口:统一的工具描述和调用方式
  • 生态丰富:数千个开源MCP工具

安全与错误处理

权限控制

@require_permissions(["read:database", "write:logs"])
def sensitive_function(params):
    # 执行前验证权限
    if not check_user_permissions(current_user, required_perms):
        raise PermissionError("Insufficient permissions")
    
    # 记录审计日志
    audit_log.record(user=current_user, action="database_query", params=params)
    
    # 执行实际操作
    return execute_query(params)

错误处理策略

  1. 输入验证:JSON Schema自动验证
  2. 超时控制:设置合理的执行时限
  3. 重试机制:指数退避算法
  4. 降级方案:功能不可用时的替代方案
  5. 错误报告:详细的错误信息返回

实际应用案例

1. 智能客服系统

tools = [
    check_order_status,      # 查询订单
    process_refund,          # 处理退款
    update_shipping_address, # 更新地址
    escalate_to_human       # 转人工
]

2. 数据分析助手

tools = [
    query_database,         # SQL查询
    create_visualization,   # 生成图表
    export_report,         # 导出报告
    schedule_analysis      # 定时分析
]

3. DevOps自动化

tools = [
    deploy_application,    # 部署应用
    rollback_version,      # 版本回滚
    check_system_health,   # 健康检查
    alert_oncall_team     # 告警通知
]

最佳实践

  1. 工具设计原则
    • 单一职责:每个函数只做一件事
    • 清晰命名:函数名直观表达功能
    • 详细描述:帮助模型理解使用场景
  2. 性能优化
    • 批量操作:减少调用次数
    • 缓存结果:避免重复计算
    • 异步执行:提高并发能力
  3. 安全考虑
    • 最小权限:只授予必要权限
    • 输入净化:防止注入攻击
    • 审计日志:记录所有操作

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