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上篇文章已经实现了信息抓取能力，并封装成了函数。现在最后一步将能力转换为大模型可以调用的能力，实现搜索功能就可以了。这篇主要实现大模型的function calling能力，对于function calling在前面文章我们有主要讲述过。

一、function calling调用

整合function calling整个流程 ，这里用到之前封装好的两个函数 auto_functions 和 run_conversation

import inspect
def auto_functions(functions_list):"""Chat模型的functions自动生成函数:param functions_list: 包含一个或者多个函数对象的列表；:return：满足Chat模型functions参数要求的functions对象"""def functions_generate(functions_list):# 创建空列表，用于保存每个函数的描述字典functions = []# 对每个外部函数进行循环for function in functions_list:# 读取函数对象的函数说明function_description = inspect.getdoc(function)# 读取函数的函数名字符串function_name = function.__name__system_prompt = f'以下是某的函数说明：{function_description}'user_prompt = f'根据这个函数的函数说明，请帮我创建一个JSON格式的字典，这个字典有如下5点要求：\1.字典总共有三个键值对；\2.第一个键值对的Key是字符串name，value是该函数的名字：{function_name}，也是字符串；\3.第二个键值对的Key是字符串description，value是该函数的函数的功能说明，也是字符串；\4.第三个键值对的Key是字符串parameters，value是一个JSON Schema对象，用于说明该函数的参数输入规范。\5.输出结果必须是一个JSON格式的字典，不需要添加任何修饰语句，不需要解释'response = client.chat.completions.create(model="gpt-4o-mini",messages=[{"role": "system", "content": system_prompt},{"role": "user", "content": user_prompt}])json_function_description = json.loads(response.choices[0].message.content.replace("```","").replace("json",""))json_str={"type": "function","function":json_function_description}functions.append(json_str)return functions## 最大可以尝试4次max_attempts = 4attempts = 0while attempts < max_attempts:try:functions = functions_generate(functions_list)break  # 如果代码成功执行，跳出循环except Exception as e:attempts += 1  # 增加尝试次数print("发生错误：", e)if attempts == max_attempts:print("已达到最大尝试次数，程序终止。")raise  # 重新引发最后一个异常else:print("正在重新运行...")return functions

tools = auto_functions([get_answer])
tools

运行结果

def run_conversation(messages, model="gpt-4o-mini", functions_list=None):"""能够自动执行外部函数调用的对话模型:param messages: 必要参数，字典类型，输入到Chat模型的messages参数对象:param functions_list: 可选参数，默认为None，可以设置为包含全部外部函数的列表对象:param model: Chat模型，可选参数，默认模型为gpt-3.5-turbo:return：Chat模型输出结果"""# 如果没有外部函数库，则执行普通的对话任务if functions_list == None:response = client.chat.completions.create(model=model,messages=messages,)response_message = response.choices[0].messagefinal_response = response_message.content# 若存在外部函数库，则需要灵活选取外部函数并进行回答else:# 创建functions对象tools = auto_functions(functions_list)# 创建外部函数库字典available_functions = {func.__name__: func for func in functions_list}# 第一次调用大模型response = client.chat.completions.create(model=model,messages=messages,tools=tools,tool_choice="auto", )response_message = response.choices[0].messagetool_calls = response_message.tool_callsif tool_calls:messages.append(response_message) for tool_call in tool_calls:function_name = tool_call.function.namefunction_to_call = available_functions[function_name]function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)## 真正执行外部函数的就是这儿的代码function_response = function_to_call(**function_args)messages.append({"tool_call_id": tool_call.id,"role": "tool","name": function_name,"content": function_response,}) ## 第二次调用模型second_response = client.chat.completions.create(model=model,messages=messages,) # 获取最终结果final_response = second_response.choices[0].message.contentelse:final_response = response_message.contentreturn final_response

先测试一个大模型可以回答的问题

messages = [{"role": "user", "content": '介绍一下你自己？'}]
run_conversation(messages=messages, functions_list=[get_answer])

再测试大模型可能回答不了问题，看是否会调用tool

messages=[{"role": "system", "content": "根据用户输入的问题进行回答，如果知道问题的答案，请回答问题答案，如果不知道问题答案，调用智能助手函数回答’"},{"role": "user", "content": '如何学习pytorch'}
]
run_conversation(messages=messages, functions_list=[get_answer])

总结

到此，我们就实现了基于大模型的在线搜索平台，当然，除了知乎之外，大家可以使用任何可以搜索的站点，只要爬虫获取的信息准确就好。最后可以封装成多个tool给大模型调用。