LLM中Function Call的原理及应用
今天的博客深度讲一下Function Call。下面的内容是从 五个方面 对 大语言模型（LLM）中的 Function Call（函数调用）机制 进行系统性、深入性的分析：
一、什么是 Function Call？
1. 定义
Function Call 是指大语言模型（如 GPT）通过自然语言理解任务需求后，生成结构化的函数调用请求，再由 外部系统实际执行函数或 API 调用，并将结果返回模型继续处理。
Function Call 的本质是：
模型主动生成函数调用的格式与参数，由外部系统执行函数逻辑，从而实现与真实世界的交互。
2. 功能目的
Function Call 解决的问题是：
LLM 本身无法联网、查数据库、执行逻辑
需要把语言理解能力和外部操作结合起来
赋予模型实际操作能力（如查天气、发邮件、查数据库）
3. 示例场景
用户输入：
“明天北京天气怎样？”
传统 LLM 会尝试“编”一个回答；使用 Function Call 后，模型会输出一个结构化的函数调用描述，例如：
{"name": "get_weather","arguments": {"city": "北京","date": "2025-08-03"}
}
然后外部系统调用真实的天气 API 获取数据，并把结果交给模型继续回答。
二、Function Call 的工作原理
Function Call 的执行过程由三大参与者构成：
语言模型（LLM）：负责识别调用意图，构造函数调用请求
调用执行器（Tool/Agent Layer）：负责接收模型输出、执行函数/接口
用户/应用层：提供问题或任务
工作流程
1. 用户输入自然语言指令
2. 模型识别调用意图
3. 模型生成结构化调用格式（函数名 + 参数）
4. 外部系统接收到调用描述，执行真实函数
5. 将结果（JSON 等）返回给模型
6. 模型继续生成最终输出
技术要点
结构化格式一般为 JSON，符合函数 schema
函数 schema 通常由开发者提供，类似 OpenAPI 定义
参数提取是语言推理的过程，模型必须正确从上下文中“抓出”需要的字段
可以与 Tool调用、Agent系统、RAG系统 等协同使用
三、Function Call 的单一函数应用
场景举例：天气查询
函数定义（schema）如下：
{"name": "get_weather","description": "获取指定城市的天气","parameters": {"type": "object","properties": {"city": {"type": "string"},"date": {"type": "string"}},"required": ["city"]}
}
用户问题：
“帮我查一下深圳今天的天气。”
模型输出：
{"name": "get_weather","arguments": {"city": "深圳","date": "2025-08-02"}
}
外部系统执行：
get_weather(city="深圳", date="2025-08-02") → 返回天气信息
模型继续生成回答：
“深圳今天多云，最高气温32℃，最低气温27℃。”
核心能力：
参数理解与提取（city/date）
函数名称推理（基于语义匹配）
响应生成时融合调用结果
技术挑战：
日期表达多样（今天、明天、后天）
城市可能有歧义（“广州” vs “广州市”）
四、Function Call 的多个函数应用（多函数选择与组合）
场景举例：AI 助手系统
系统注册了多个函数：
search_flight(origin, destination, date)book_hotel(city, checkin_date)get_weather(city, date)
用户问题：
“我要去北京出差，帮我查一下航班、酒店，并告诉我那几天天气。”
模型行为流程：
判断需要调用多个函数：
航班查询 →
search_flight酒店预定 →
book_hotel天气信息 →
get_weather
按顺序生成多个调用请求（串联调用）：
[{"name": "search_flight","arguments": {"origin": "上海","destination": "北京","date": "2025-08-04"}},{"name": "book_hotel","arguments": {"city": "北京","checkin_date": "2025-08-04"}},{"name": "get_weather","arguments": {"city": "北京","date": "2025-08-04"}}
]
外部依次调用 API，获取数据
模型组合调用结果生成最终回复：
“2025年8月4日从上海到北京的航班有3个。已为您预订北京酒店。预计天气晴转多云，最高31℃。”
多函数调用核心能力：
多个调用意图识别
多函数参数分拆
跨函数结果整合与推理
五、Function Call 实现数据库查询
应用背景：结构化数据问答
用户提问：
“我想知道今年上半年营收超过 10 亿的公司有哪些？”
1. 函数注册：生成 SQL 的函数
{"name": "generate_sql","description": "将自然语言转换为 SQL 查询","parameters": {"type": "object","properties": {"question": {"type": "string"}},"required": ["question"]}
}
2. 模型调用 generate_sql：
{"name": "generate_sql","arguments": {"question": "今年上半年营收超过 10 亿的公司有哪些？"}
}
→ 外部系统返回 SQL：
SELECT company_name FROM company_financials
WHERE revenue > 1000000000 AND period = '2025-H1';
3. 外部数据库执行 SQL → 返回结果：
["腾讯", "阿里巴巴", "华为"]
4. 模型生成回答：
“今年上半年营收超过 10 亿的公司包括：腾讯、阿里巴巴、华为。”
优势：
可以让模型访问结构化数据而不是全文检索
精准、可控、可验证
减少幻觉（hallucination）
难点：
SQL 的生成需要模型有数据库 schema 知识
多表联合、聚合、过滤等复杂查询需要 fine-tune 或 schema-aware 模型支持
总结
| 维度 | 描述 |
|---|---|
| 本质机制 | 模型生成结构化函数调用请求，外部系统执行，返回结果供模型生成最终输出 |
| 单函数应用 | 简单任务，如查天气、查时间等，需正确提取参数并选择函数 |
| 多函数组合 | 支持任务分解、逻辑链式调用，需具备意图识别和结果整合能力 |
| 数据库 Function Call | 利用自然语言 → SQL 生成 → 数据查询 → LLM 整合结果，实现高质量问答 |
| 关键价值 | 让语言模型具备真实世界交互能力，向智能体（Agent）方向迈进 |