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首页/AI 百科/Function Calling
术语解释Function Calling

Function Calling

Function Calling 是让大模型在对话中调用外部函数/工具的机制:模型输出结构化调用指令,应用执行后把结果回传,是 Agent 与工具集成的核心能力。

AI Glossary

Function Calling 详解

Function Calling 是什么

Function Calling(函数调用/工具调用)是大语言模型的一项能力:开发者预先声明一批可调用函数(如查询天气、查数据库、发邮件),模型在对话中判断需要调用哪个函数、输出结构化参数,应用侧执行并把结果回传,模型再基于结果继续回答。

简单说:模型不再是"只能说话",而是"可以伸手做事"。

工作原理

  1. 声明函数:开发者把函数名、参数 Schema 传给模型
  2. 模型决策:模型输出"调用 get_weather(location=北京)"这样的结构化指令
  3. 执行与回传:应用执行函数,把结果注入对话
  4. 继续生成:模型基于工具结果组织最终回答

典型场景

  • 实时数据:查天气、股价、航班(模型本身不知道实时信息)
  • 业务操作:查订单、发通知、创建工单
  • Agent 编排:让模型自主决定"先查库存→再报价→最后下单"的步骤

与 RAG 的区别

RAG 是"从外部文档检索知识喂给模型",Function Calling 是"让模型调用外部能力去执行动作"。两者经常组合使用:RAG 提供知识,Function Calling 执行操作。

一句话总结

Function Calling 把大模型从"聊天对象"升级为"能操作系统的助手",是 Agent 应用、自动化工作流的技术地基。

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本页目录

Function Calling 是什么工作原理典型场景与 RAG 的区别一句话总结

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