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通用Function Calling方法的實現

在實現通用Function Calling方法時，首先需要創建一個Kernel。在Kernel中導入插件后，便可以使用這些插件進行函數調用。以下是實現過程的詳細步驟：

創建Kernel：通過代碼創建一個Kernel實例，作為函數調用的基礎。
導入插件：在Kernel中加載需要的插件，這些插件將被用于函數調用。
函數調用示例：使用示例代碼展示如何進行函數調用，并對比不使用Function Calling的效果。
過程探索：詳細探討函數調用的內部過程，包括插件轉換為文本、對話歷史的加入等。
函數驗證：驗證調用的函數是否符合預期，并根據返回結果執行下一步操作。

創建Kernel示例

實現過程中的代碼示例

在實現Function Calling的過程中，代碼示例是不可或缺的部分，以下是一個簡單的代碼片段來演示如何在Kernel中調用本地函數：

// 創建一個Kernel實例
var kernel = new Kernel();

// 導入插件
kernel.ImportPlugin("FunctionPlugin");

// 調用函數
var result = kernel.CallFunction("FunctionName", parameters);

Function Calling的優勢

Function Calling不僅僅是一個技術實現，它還帶來了諸多實際應用優勢：

提高效率：通過調用預定義的函數，可以快速實現復雜的功能，大大提高開發效率。
增強集成：在應用程序與模型之間建立深度集成，提升應用的智能化水平。
靈活性強：支持多種模型和插件的集成，滿足多樣化的開發需求。

Function Calling優勢

經過測試可用的大模型

在經過測試后，一些大模型已被驗證可以無縫使用這一Function Calling方法，以下是部分可用模型的列表：

平臺	可用模型
硅基流動	Llama-3.1-405/70/8B、Llama-3-70/8B-Instruct、DeepSeek-V2-Chat
訊飛星火	Spark Lite、Spark Pro-128K、Spark Max、Spark4.0 Ultra
零一萬物	yi-large、yi-medium、yi-spark
月之暗面	moonshot-v1-8k、moonshot-v1-32k
智譜AI	glm-4、glm-4-air、glm-3-turbo

函數調用模型

應用代碼實例

在實際應用中，如何將這些模型與Function Calling結合使用呢？以下是一個簡單的示例代碼來展示如何在應用程序中實現這一功能：

// 初始化模型和Kernel
var model = new LargeLanguageModel("Llama-3-70B");
var kernel = new Kernel();
kernel.ImportPlugin("MathPlugin");

// 函數調用
var response = kernel.CallFunction("Calculate", new { Expression = "2 + 2" });
Console.WriteLine("Result: " + response);