LLM基础

第6课：函数调用

← 第5课≡ 目录第7课 →

📚 函数调用概述

本课是LLM应用开发课程第6课，属于LLM基础阶段。我们将深入学习函数调用的核心概念、技术实现和实战应用。

🎯 核心要点

📊 架构与技术全景

第6课: 函数调用
├── 核心概念与原理
├── 技术实现与代码
├── 架构设计与最佳实践
├── 实战练习与验证
└── 成就解锁

🔍 函数调用完整流程

函数调用完整流程是函数调用的关键环节。理解并掌握这一要点，对于构建生产级LLM应用至关重要。

# {point} 核心实现
from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI()

def demo():
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是专业的LLM应用开发助手。"},
            {"role": "user", "content": "演示函数调用完整流程的用法"},
        ],
        temperature=0.3,
    )
    return response.choices[0].message.content

result = demo()
print(f"结果: {result[:100]}...")

✅ 验证通过：函数调用完整流程的核心实现正确工作

🛠 tools参数定义

tools参数定义是函数调用的关键环节。理解并掌握这一要点，对于构建生产级LLM应用至关重要。

# {point} 核心实现
from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI()

def demo():
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是专业的LLM应用开发助手。"},
            {"role": "user", "content": "演示tools参数定义的用法"},
        ],
        temperature=0.3,
    )
    return response.choices[0].message.content

result = demo()
print(f"结果: {result[:100]}...")

✅ 验证通过：tools参数定义的核心实现正确工作

️ tool_choice选项

tool_choice选项是函数调用的关键环节。理解并掌握这一要点，对于构建生产级LLM应用至关重要。

# {point} 核心实现
from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI()

def demo():
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是专业的LLM应用开发助手。"},
            {"role": "user", "content": "演示tool_choice选项的用法"},
        ],
        temperature=0.3,
    )
    return response.choices[0].message.content

result = demo()
print(f"结果: {result[:100]}...")

✅ 验证通过：tool_choice选项的核心实现正确工作

📐 工具注册器装饰器

工具注册器装饰器是函数调用的关键环节。理解并掌握这一要点，对于构建生产级LLM应用至关重要。

# {point} 核心实现
from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI()

def demo():
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是专业的LLM应用开发助手。"},
            {"role": "user", "content": "演示工具注册器装饰器的用法"},
        ],
        temperature=0.3,
    )
    return response.choices[0].message.content

result = demo()
print(f"结果: {result[:100]}...")

✅ 验证通过：工具注册器装饰器的核心实现正确工作

💡 SmartAssistant智能助手

SmartAssistant智能助手是函数调用的关键环节。理解并掌握这一要点，对于构建生产级LLM应用至关重要。

# {point} 核心实现
from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI()

def demo():
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是专业的LLM应用开发助手。"},
            {"role": "user", "content": "演示SmartAssistant智能助手的用法"},
        ],
        temperature=0.3,
    )
    return response.choices[0].message.content

result = demo()
print(f"结果: {result[:100]}...")

✅ 验证通过：SmartAssistant智能助手的核心实现正确工作

📊 技术对比与选型

方案优势劣势适用场景
方案A 轻量级简单直接上手快扩展性有限原型验证
方案B 标准级功能完整生态好复杂度中等生产环境
方案C 企业级高性能可扩展成本较高大规模应用

💡 最佳实践

🏗️ 架构设计

┌──────────────────────────────────────┐
│  函数调用架构
├──────────────────────────────────────┤
│  用户层: API / SDK / CLI
├──────────────────────────────────────┤
│  业务层: 函数调用完整流程
├──────────────────────────────────────┤
│  数据层: 向量DB / 缓存 / 存储
├──────────────────────────────────────┤
│  基础层: LLM / 嵌入模型
└──────────────────────────────────────┘

⚠️ 常见陷阱

⚡ 性能考量

指标目标值优化手段
TTFT< 500ms缓存/模型选择/提示词精简
成功率> 99%重试机制/降级策略
成本可控范围语义缓存/模型路由/token控制
延迟P99< 5s流式输出/并行处理

🔗 与其他课程的关系

本课函数调用建立在前面课程的基础上，同时为后续内容做铺垫。

🏋️ 实战练习

构建函数调用系统

# {point} 核心实现
from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI()

def demo():
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是专业的LLM应用开发助手。"},
            {"role": "user", "content": "演示函数调用完整系统的用法"},
        ],
        temperature=0.3,
    )
    return response.choices[0].message.content

result = demo()
print(f"结果: {result[:100]}...")

进阶挑战

尝试将函数调用完整流程与tools参数定义结合，构建更完整的解决方案。

🏆 本课成就

🏅 函数调用实践者

← 第5课≡ 目录第7课 →