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大模型 Function Calling 学习路线图

java 2025/7/3 10:19:01

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一、基础认知与核心概念

1.1 技术定位与价值

Function Calling 是大型语言模型(LLM)实现工具调用能力的核心机制，使模型具备以下能力：

解析用户自然语言意图
精准选择适配的API/函数
参数映射与结构化输出
多工具协同执行复杂任务

1.2 核心能力图谱

能力维度	技术要点	应用场景示例
意图理解	自然语言特征提取	用户需求分类
工具选择	API特征匹配算法	天气/股票工具选择
参数映射	结构化参数生成	数据库查询条件构建
多轮交互	上下文记忆机制	复杂任务分解执行

1.3 典型技术架构

二、学习路径规划

2.1 基础能力构建

2.1.1 数学基础

概率统计：贝叶斯推断、条件概率建模
线性代数：高维向量空间理解
最优化理论：梯度下降算法实践

2.1.2 编程技能

# 典型工具调用代码框架 
def function_calling_pipeline(query):intent = classify_intent(query)  # 意图分类 tool = select_tool(intent)       # 工具选择 params = extract_params(query)   # 参数提取 result = execute_tool(tool, params)return format_response(result)

2.1.3 核心工具链

Hugging Face Transformers
LangChain 工具编排框架
OpenAI Function Calling API

2.2 进阶训练方法

2.2.1 微调技术栈

LoRA微调方法实践
P-Tuning 提示微调
多任务联合训练

2.2.2 数据集构建

// 典型训练数据格式 
{"tools": [{"name": "weather_query", "params": {"location": "string"}}],"messages": [{"role": "user", "content": "北京天气怎样"},{"role": "assistant", "function_call": {"name": "weather_query","arguments": {"location": "北京"}}}]
}

2.2.3 评估指标

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2.3 企业级应用开发

2.3.1 系统设计原则

工具注册中心实现
权限分级管控
服务熔断机制

2.3.2 典型架构方案

2.3.3 安全规范

输入参数过滤
执行环境沙箱隔离
调用频率限制

三、项目实战指南

3.1 基础案例：天气查询系统

# 百度文心API集成示例 
def get_weather(location):api_url = "https://api.weather.com/v3" params = {"location": location}return requests.get(api_url,  params=params).json()response = client.chat.completions.create( model="wenxin",messages=[{"role": "user", "content": "上海明天温度"}],tools=[{"type": "function","function": {"name": "get_weather","description": "获取指定地区天气信息"}}]
)