Step-1-32k 应用代码：探索通用的Function Calling方法与可用大模型

函数调用的概念

函数调用是将语言模型如GPT-4与外部工具和系统连接起来的一种机制。这种连接对于许多应用场景都非常有用，比如增强AI助手的能力，或在应用程序与模型之间建立深度集成。尽管OpenAI的Function Calling模型支持这种功能，自动函数调用在国产大模型中似乎并不通用。为了克服这一挑战，GitHub的一个开源项目提供了一种通用方法。

GitHub项目地址

在这个项目中，通过提示工程与Semantic Kernel中调用本地函数的原理相结合，实现了函数调用的通用性。大佬的代码经过本地化调整，更适合国产大模型的使用。

Function Calling示例

通用Function Calling方法的实现

在实现通用Function Calling方法时，首先需要创建一个Kernel。在Kernel中导入插件后，便可以使用这些插件进行函数调用。以下是实现过程的详细步骤：

创建Kernel：通过代码创建一个Kernel实例，作为函数调用的基础。
导入插件：在Kernel中加载需要的插件，这些插件将被用于函数调用。
函数调用示例：使用示例代码展示如何进行函数调用，并对比不使用Function Calling的效果。
过程探索：详细探讨函数调用的内部过程，包括插件转换为文本、对话历史的加入等。
函数验证：验证调用的函数是否符合预期，并根据返回结果执行下一步操作。

创建Kernel示例

实现过程中的代码示例

在实现Function Calling的过程中，代码示例是不可或缺的部分，以下是一个简单的代码片段来演示如何在Kernel中调用本地函数：

// 创建一个Kernel实例
var kernel = new Kernel();

// 导入插件
kernel.ImportPlugin("FunctionPlugin");

// 调用函数
var result = kernel.CallFunction("FunctionName", parameters);

Function Calling的优势

Function Calling不仅仅是一个技术实现，它还带来了诸多实际应用优势：

提高效率：通过调用预定义的函数，可以快速实现复杂的功能，大大提高开发效率。
增强集成：在应用程序与模型之间建立深度集成，提升应用的智能化水平。
灵活性强：支持多种模型和插件的集成，满足多样化的开发需求。

Function Calling优势

经过测试可用的大模型

在经过测试后，一些大模型已被验证可以无缝使用这一Function Calling方法，以下是部分可用模型的列表：

平台	可用模型
硅基流动	Llama-3.1-405/70/8B、Llama-3-70/8B-Instruct、DeepSeek-V2-Chat
讯飞星火	Spark Lite、Spark Pro-128K、Spark Max、Spark4.0 Ultra
零一万物	yi-large、yi-medium、yi-spark
月之暗面	moonshot-v1-8k、moonshot-v1-32k
智谱AI	glm-4、glm-4-air、glm-3-turbo

函数调用模型

应用代码实例

在实际应用中，如何将这些模型与Function Calling结合使用呢？以下是一个简单的示例代码来展示如何在应用程序中实现这一功能：

// 初始化模型和Kernel
var model = new LargeLanguageModel("Llama-3-70B");
var kernel = new Kernel();
kernel.ImportPlugin("MathPlugin");

// 函数调用
var response = kernel.CallFunction("Calculate", new { Expression = "2 + 2" });
Console.WriteLine("Result: " + response);