大模型作为人工智能最火的技术，从功能上来讲它更像一个“大脑”，它没有“手和脚”，因此它的能力范围很有限。
而且因为大模型无法获取实时信息，所以从这一点来说它和人的差距有点大。
但能不能让它具备人的能力呢？也就是通过外部工具获取实时信息，或者是它能力圈之外的事情。
举个例子，你问大模型今天的天气怎么样，温湿度是多少？这样的问题，即使是人也无法给出准确的回答，但可以通过天气APP获取到这些信息。
因此，只需要让大模型具有访问查询天气情况接口的能力，那么这个问题就可以被解决了，而类似于查询天气的这种接口，统一称为工具(tool)。
但大模型本身又不具备调用网络的能力，那么怎么才能实现这个功能呢？
这时函数调用的作用就体现出来了，所谓的函数就是一个能实现特定功能的代码段，它们有设定的输入参数和返回值，这样就可以使用函数调用各种工具实现大模型无法实现的功能。
之所以选择函数调用，原因就是因为函数调用比较简单，大模型只需要返回几个参数即可实现函数调用。
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function call的实现过程
在正常的开发流程中，不论是函数调用还是API调用，都是开发者进行传参，然后获得返回值。
没了解过function call的人可能会认为，函数调用就是大模型调用python等语言的解释器，执行目标代码并获得结果。
事实上，在function call中，大模型并不负责函数的执行，大模型的作用是根据用户的问题，理解用户的需求，然后根据用户需求确定具体的回调函数以及函数所需要的参数。
openAI官方文档明确指出，大模型不会真正执行函数调用，而是由应用开发者根据大模型的返回进行具体的函数调用。
因此，在实现function call的过程中，应用开发者需要预先设定一个工具集，并负责工具集的实现。
#定义工具集tools=[{"type":"function","function":{"name":"get_current_weather","description":"Getthecurrentweatherinagivenlocation","parameters":{"type":"object","properties":{"location":{"type":"string","description":"Thecityandstate,e.g.SanFrancisco,CA",},"unit":{"type":"string","enum":["celsius","fahrenheit"]},},"required":["location"],},},}]#工具集函数d实现defget_current_weather(location,unit="fahrenheit"):"""Getthecurrentweatherinagivenlocation"""if"tokyo"inlocation.lower():returnjson.dumps({"location":"Tokyo","temperature":"10","unit":unit})elif"sanfrancisco"inlocation.lower():returnjson.dumps({"location":"SanFrancisco","temperature":"72","unit":unit})elif"paris"inlocation.lower():returnjson.dumps({"location":"
aris","temperature":"22","unit":unit})else:returnjson.dumps({"location":location,"temperature":"unknown"})用户在调用大模型时，需要把当前工具集传给大模型。
#在参数tools中传入工具集client=openAI(api_key="你的openai密钥")response=client.chat.completions.create(model='gpt-4o',messages=messages,tools=tools,tool_choice="auto")
这时，大模型就可以通过理解用户的输入，然后返回所需工具的名称和参数，然后就可以根据名称和参数调用具体的工具，如天气查询接口。
大模型函数调用的流程如下图所示，从下图可以看出，大模型使用工具需要两次输入。
#大模型返回的需要调用的函数名称和参数{"role":"assistant","content":"","tool_calls":[{"function":{"name":"get_current_weather","arguments":"{\"properties\":{\"location\":{\"description\":\"北京市\",\"type\":\"string\"}}}"},"id":"","type":"function"}]}第一次输入是用户提问，大模型根据提问内容解析出需要调用的函数；第二次是把函数的执行结果传入到模型中；最后，模型根据函数的执行结果返回给用户。
1. 用户向应用程序发出提示词（prompt）
2. 应用程序会传递用户提供的提示词和函数声明（Function Declaration(s)），即对模型所需工具的描述信息
3. 根据函数声明，模型会给出工具选取建议和相关的请求参数。注意，模型仅会输出建议的工具和请求参数，并不会实际调用函数
4.& 5. 应用程序根据模型响应调用相关 函数
6.& 7. 将 函数的响应内容再次输入模型，生成人类可读的内容
8.应用程序将最终响应返回给用户，然后再次回到第1步，如此循环往复