AI 大模型函数调用 Function Calling：接口演进、缺陷分析与逻辑赋能

一、接口概念

1. 接口类型 - 人机交互接口 / 应用程序编程接口

接口类型："接口"的关键在于，使用接口的双方要遵守"事先约定"。

人之间的交互接口：通过语言、表情、动作进行交流。
人机交互接口 (HCI Interface)：人与计算机系统之间建立联系、交换信息的输入/输出设备的接口。输入/输出设备主要有键盘、显示器、打印机、鼠标等。核心是"人"要遵守接口的规定，来操作计算机系统。计算机系统不懂人的语言，需要事先定义计算机可以理解的与人交互的"接口"，人要学习计算机可理解的接口。
应用程序编程接口 (API)：是一组预定义的函数、协议和工具，用于实现软件应用程序之间的通信和交互。API 允许开发人员在不访问源代码或理解内部工作机制的情况下，调用和使用特定的软件功能或服务。核心是"应用程序"要遵守接口的规定，来调用计算机系统中另外一个应用程序提供的服务。应用程序之间不知道另外一个应用程序的实现机制，需要事先约定如何提供服务，如何进行调用服务。

2. 人机交互口的发展

人机交互接口经历了以下演变：

命令行接口 (CLI)：最早的人机交互方式，用户通过文本命令操作计算机系统。程序员需要受到严格训练才能流畅使用该接口。常见的有 DOS、Linux shell、Windows PowerShell。
图形界面接口 (GUI)：应用程序靠图标、窗口、菜单等图形元素与用户交互，极大地降低了使用难度，用户只需简单学习即可使用。
语言界面接口 (CUI/LUI)：通过自然语言对话的方式与计算机系统进行交互（如汉语、英语）。这种交互方式更加直观、自然，用户无需记忆复杂的命令或操作图形元素，不需要学习只要会说话就可以操作该接口。常见的有智能音箱、手机助手 (Siri)、GPT 大模型等。在智能家居、智能客服、语音助手等领域得到了广泛应用。
脑机接口 (BCI)：允许用户通过大脑活动来与计算机进行交互，涉及脑电图 EEG 等神经科学技术，以捕捉和解析大脑信号。

3. 应用程序编程接口的发展

本地 -> 远程 API：早期 API 只应用于本地或局域网内的程序间通信，随着互联网发展，远程 API 使得不同地理位置的进程能够相互交互。
同步 -> 异步 API：同步 API 要求客户端在请求后等待服务器响应，异步 API 允许客户端在等待响应的同时继续执行其他任务，提高了程序的效率和响应性。
传统 API 本质不变：传统的 API 本质都是程序员互相约定好，服务方给出文档接口，使用方按照文档接口进行开发，使用服务方功能。
自然语言接口 (NLI)：所有的软件都可以提供 NLI 接口，软件进程之间传递自然语言，互相之间不再使用 API，而是使用自然语言进行协同交互，无需编写代码或遵循特定的语法规则，使得非技术人员也能轻松地与软件系统进行交互和定制。

上述发展仅仅是从 AI 大模型角度出发考虑的应用程序编程接口发展问题，短时间内完全实现的可能性不大。

二、AI 大模型缺陷与补救措施

1. AI 大模型原理

GPT 大模型 (Generative Pre-trained Transformer) 是一种基于 Transformer 架构的生成式预训练语言模型，在大规模无监督文本数据上进行预训练，学习语言的普遍规律，从而具备生成高质量文本的能力。

通过预测单词序列中下一个单词的方式，模型能够学习到文本中的语法、语义和上下文信息，从而捕捉到丰富的语言知识。根据概率生成文本的机制，例如提示词是 "The cat"，根据现有提示词，后面生成每个词的概率中，"sat" 的概率最大，则生成 "sat" 单词。

2. AI 大模型缺陷

AI 大模型存在如下缺陷：

并非全知全能：AI 大模型知晓一切，其本身的知识仅限于训练的数据包含的内容，一些非公开的知识它是不知道的，也不会生成出来。
时效性差：AI 大模型训练一次消耗很多时间和资源，不可能随时保持更新。例如 GPT 3.5 的知识截止到 2022 年 1 月，GPT 4.0 截止到 2023 年 4 月，每次训练都需要花费 1 年的时间。整理完数据，训练一年后才能推出新版本。
训练不确定性：AI 大模型在训练的时候属于"炼丹"，一次性投入一些文本知识库，不知道训练结果，有可能变聪明，也有可能变傻。每次训练都要检查是否变好还是变坏，如果变坏就回滚，如果变好继续迭代。
没有逻辑推理能力：AI 大模型的思维链是基于文本的统计规律生成的，并不具备真正的逻辑推理能力，其本质就是根据概率生成文本。一些简单问题，根据概率生成的文本看似具备逻辑推理能力；复杂问题，基本上就是胡说八道。

3. 函数调用 Function Calling 引入

针对上述三种缺陷，需要有一种机制，使得 AI 大模型需要与外部进行交互，为 AI 大模型对接各种接口：

特定领域的知识或消息，如非公开信息等。
专业领域的接口，如获取当前的时间、天气、特定领域知识请求、特定功能对接。
具有时效性的信息，如最新的新闻、最新统计数据等。
特定领域的逻辑推理能力。

上述对接可以通过函数调用 (Function Calling) 实现。函数调用是大模型与真实世界的实际业务进行联系交互的纽带，使用函数调用可以将大模型与实际业务进行关联。

4. "真逻辑" 要求

"真逻辑" 必须是符合逻辑规律、能够正确反映事物本质和规律的逻辑推理，有如下特点：

正确性：得到的结果必须是正确的，不能出错。
一致性：多次推理，推理的步骤和结果必须一致，大模型根据概率生成内容，肯定无法达到这个要求。
可读性：不能像神经元网络一样，数据输入进去，跟炼丹一样，得到一个结果，不知道具体的推理步骤和过程。

GPT 大模型并没有逻辑推理能力。

5. 函数调用 Function Calling 为大模型赋能"真逻辑"

AI 大模型没有"真逻辑"，只是一个基于概率生成文本的工具。代码编程，使用顺序/选择/循环解决的各种问题的方式是"真逻辑"，可以确定性地解决各种具体的问题。

函数调用 Function Calling 就是使用代码实现的"真逻辑"，嵌入到 AI 大模型中，在大模型的概率生成文本的基础上增加确定性的"真逻辑"功能，可以解决所有的问题。

三、函数调用的技术实现

为了更具体地理解 Function Calling 如何工作，我们可以参考典型的实现流程。通常包括定义函数 Schema、模型解析意图、执行函数并返回结果三个步骤。

1. 定义函数 Schema

开发者需要预先定义可供大模型调用的函数描述，通常包含函数名称、描述、参数结构及类型。以下是一个 Python 伪代码示例：

functions = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "获取指定城市的当前天气情况",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {
                    "type": "string",
                    "description": "城市名称"
                }
            },
            "required": ["city"]
        }
    }
]

2. 模型解析与参数提取

当用户提问时，大模型会根据上下文判断是否需要调用函数。如果需要，模型会输出符合 JSON Schema 格式的参数，而不是直接生成回答文本。

3. 执行函数与反馈

系统接收到模型输出的参数后，执行对应的后端逻辑（如查询数据库或调用第三方 API），将执行结果作为新的上下文反馈给大模型，由大模型生成最终的自然语言回答。

通过这种方式，大模型不仅具备了语言能力，还拥有了操作现实世界工具和获取实时数据的能力，有效弥补了其在逻辑推理和知识时效性上的不足。

AI 大模型函数调用 Function Calling：接口演进、缺陷分析与逻辑赋能