AI工程化的“基座能力”？—— 聊聊GPT Function Calling

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这是Yasin的第 94 篇原创文章

最近AI大模型火出了圈，很多人惊叹它的智能程度。但大多数人都以为它的能力主要在“聊天”、“写文案”这方面。然而实际它能做的远远更多。

Chat GPT是当今世界上最智能的模型，它前段时间推出了“插件”的概念，其实就是AI工程化的一个基础能力。配合AI的能力，可以通过自然语言来搜索、购物、预定等等，AI从此不止局限于聊聊天。只是“插件”只能构建和运行在官网上，无法在更大范围的场景落地。

于是很多人加入了探索基于AI构建工程化的思路，笔者本人也是其中之一。最近GPT又开放了一个叫Function Calling的新能力，这篇文章主要介绍工程化的整体思路和Function Calling的一些调研、测试。

AI工程基于JSON的思路

在Function Calling出现之前，一般是使用Prompt来让Chat GPT返回JSON内容供下游工程消费。核心的思路如图：

比如auto-gpt的prompt

You should only respond in JSON format as described below
 
RESPONSE FORMAT:
{
    "thoughts":
    {
        "text": "thought",
        "reasoning": "reasoning",
        "plan": "- short bulleted\
list that conveys\
long-term plan",
        "criticism": "constructive self-criticism",
        "speak": "thoughts summary to say to user"
    },
    "command": {
        "name": "command name",
        "args":{
            "arg name": "value"
        }
    }
}
 
Ensure the response can be parsed by Python json.loads

langchian的prompt：

response_schemas = [
    ResponseSchema(name="answer", description="answer to the user's question"),
    ResponseSchema(name="source", descri