FunctionCall

Function Call 就是大模型的服务员，它能够：

• 理解用户需求。

• 将需求转化为标准化的函数调用。

• 调用外部工具或API。

• 将执行结果返回给用户。

简单来说，Function Call 使得大模型能够 召唤 外部功能来完成自己不擅长的任务。

Function Call 解决了什么问题：

DeepSeek等大模型虽然聪明，但它们有三个明显短板：

• 无法执行实时操作：比如无法获取实时天气、股票价格。

• 无法进行复杂计算：难以精确计算复杂数学问题。

• 无法访问外部资源：不能直接查询数据库或使用专业工具。

Function Call就像是给了大模型一套 超能力按钮，需要什么能力，按下对应的按钮即可。

DeepSeek如何实现Function Call

DeepSeek的Function Call实现包含三个关键步骤。

函数定义与注册：

首先，需要定义可供调用的函数及其参数格式。

# 注册可用函数
available_functions = {
    "get_weather": {
        "description": "获取指定地点和日期的天气信息",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "城市名称，如'北京'、'上海'"
                },
                "date": {
                    "type": "string",
                    "description": "日期，格式为YYYY-MM-DD"
                }
            },
            "required": ["location"]
        }
    },
    "search_products": {
        "description": "搜索符合条件的商品",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "product_type": {
                    "type": "string",
                    "description": "商品类型，如'连衣裙'、'手机'"
                },
                "color": {
                    "type": "string",
                    "description": "商品颜色"
                },
                "max_price": {
                    "type": "number",
                    "description": "最高价格"
                }
            },
            "required": ["product_type"]
        }
    }
}

意图识别与函数选择：

DeepSeek分析用户输入，判断需要调用哪个函数。

def process_user_query(user_query):
    # 模拟DeepSeek分析用户意图的过程

    # 假设这是模型的思考过程
    """
    用户问"上海明天天气怎么样"，明显是查询天气信息。
    需要的信息：城市=上海，日期=明天(2025-02-27)
    应该调用get_weather函数
    """

    # 模型决定调用get_weather函数
    function_call = {
        "name": "get_weather",
        "arguments": {
            "location": "上海",
            "date": "2025-02-27"
        }
    }

    return function_call

函数执行与结果整合：

执行函数并将结果融入回答。

def deepseek_complete_response(user_query):
# 1. 确定需要调用的函数
    function_call = process_user_query(user_query)

# 2. 执行函数调用
if function_call["name"] == "get_weather":
        args = function_call["arguments"]
        weather_data = get_weather(args["location"], args["date"])

# 3. 将函数结果融入自然语言回答
        response = f"{args['location']}在{args['date']}的天气预报：\n"
        response += f"天气状况: {weather_data['condition']}\n"
        response += f"温度范围: {weather_data['min_temp']}°C - {weather_data['max_temp']}°C\n"
        response += f"降水概率: {weather_data['precipitation_chance']}%\n"

if weather_data['precipitation_chance'] > 50:
            response += "建议您出门携带雨伞！"

return response

# 其他函数调用类似处理...

与普通API调用的本质差异：

Function Call与传统API调用有着根本性的区别，这使得大模型从 被动工具 变成了 主动管家：