Function Calling（函数调用）是大型语言模型（如GPT、Claude等）中的一项关键功能，允许模型根据用户输入的需求，智能识别并返回结构化函数调用请求，从而与外部工具、API或代码进行交互。以下是详细解析：

核心概念

1. 作用

   • 当用户请求需要实时数据（如天气、股票）、计算（如复杂数学）或操作外部系统（如发送邮件、查询数据库）时，模型本身无法直接执行这些任务，但可以通过生成标准化的函数调用请求，交由外部代码处理。

2. 与传统API的区别

   • 传统API需开发者硬编码调用逻辑，而Function Calling由模型动态决定是否需要调用函数、调用哪个函数，并自动生成符合要求的参数。

工作原理

1. 用户输入

   • 用户提出需求，例如：“明天下雨吗？”（需要调用天气API）。

2. 模型分析

   • 模型判断需调用函数（如get_weather），并生成结构化参数：

     {
       "function": "get_weather",
       "parameters": {"location": "用户所在城市", "date": "明天"}
     }
     

3. 外部执行

   • 开发者代码收到请求后，实际调用天气API获取数据，返回给模型。

4. 最终回复

   • 模型将API返回的数据转换为自然语言回答：“明天会下雨，记得带伞。”

典型应用场景

1. 实时数据获取
   • 股票价格、新闻、天气等。
2. 自动化流程
   • 发送邮件、创建日历事件、控制智能家居。
3. 复杂计算
   • 解方程、数据分析（模型生成公式，外部引擎计算）。
4. 数据库查询
   • 将自然语言转换为SQL查询语句。

开发者视角

1. 步骤示例（以OpenAI为例）：

   • 定义函数：预先描述函数名称、参数和用途。
   • 模型交互：模型返回需调用的函数及参数。
   • 执行函数：开发者运行代码并返回结果。
   • 生成回复：模型整合结果输出最终回答。

2. 代码片段（伪代码）：

   # 1. 用户提问
   user_query = "旧金山今天的温度是多少？"
   
   # 2. 模型返回函数调用请求
   model_response = {
       "function": "get_temperature",
       "parameters": {"location": "San Francisco", "date": "2023-11-20"}
   }
   
   # 3. 开发者调用真实API
   api_result = weather_api.get_temperature(model_response["parameters"])
   
   # 4. 模型生成用户友好回复
   final_answer = f"旧金山今天气温是{api_result}°C。"
   

优势

• 灵活性：动态适应多种任务，无需预设流程。
• 扩展性：轻松集成任意外部API或代码。
• 自然交互：用户无需了解技术细节，直接用自然语言操作。

注意事项

• 依赖外部可靠性：函数执行结果取决于API或代码的准确性。
• 安全风险：需严格验证参数，防止注入攻击。
• 成本控制：频繁调用外部服务可能增加开销。

通过Function Calling，语言模型从“纯对话”升级为“行动中枢”，显著提升了实用性。开发者需合理设计函数描述和错误处理机制，以优化用户体验。