Function Calling

In questo articolo approfondiremo le “Function Calling” dato che nel panorama dell’AI, gli LLM stanno rivoluzionando il modo in cui interagiamo con i dati. Tuttavia, nonostante la loro potenza, questi modelli sono vincolati da alcune limitazioni:
- Conoscenza Limitata: La loro conoscenza è ferma al momento dell’addestramento.
- Incapacità di Eseguire Domande su Dati Esterni: Non possono eseguire query su dati esterni.
Qui entra in gioco il function calling, un meccanismo innovativo che consente ai modelli di interagire con strumenti esterni, come API e database, per ottenere informazioni aggiornate e specifiche.
Come Funziona il Function Calling
Il funzionamento delle function calls di un LLM avviene in questo modo: quando un LLM riceve un prompt che richiede informazioni esterne alla sua conoscenza, ad esempio “Che tempo fa oggi a Reggio Emilia?”, può decidere di delegare l’elaborazione a una funzione specifica, ad esempio una funzione chiamata get_current_weather
.
Se il modello decide di utilizzare la funzione, genera un output strutturato che include il nome della funzione da chiamare e i valori dei parametri richiesti (in questo caso, la località).
Infine, ottenuto il risultato della funzione, il modello può completare la risposta al prompt iniziale dell’utente con dati aggiornati e accurati.
Vantaggi e Casi d’Uso
Le chiamate di funzione sono particolarmente utili in vari scenari:
- Estrazione di Entità:
Estrarre elenchi di caratteri, relazioni e luoghi da un prompt e archiviarli in un database. - Interrogazione di Database:
Convertire domande in linguaggio naturale in query SQL. - Interazioni con i Clienti:
Rispondere a domande su disponibilità di prodotti o sedi di negozi. - Automazione di Flussi di Lavoro:
Attivare processi automatizzati in base a dati provenienti da sensori ambientali.
Alcuni casi d’uso possono essere:
- Agenti Conversazionali:
Le chiamate di funzione possono essere utilizzate per creare agenti conversazionali complessi o chatbot che rispondono a domande complesse chiamando API esterne o basi di conoscenza esterne, fornendo risposte più rilevanti e utili. - Integrazione con API:
Possono essere utilizzate per integrare efficacemente gli LLM con API esterne per recuperare dati o eseguire azioni basate sull’input. Questo può essere utile per costruire sia un sistema di QA (domande e risposte) sia un assistente creativo. In generale, le chiamate di funzione possono convertire il linguaggio naturale in chiamate API valide. - Estrazione di Informazioni:
Le chiamate di funzione possono essere utilizzate efficacemente per estrarre informazioni specifiche da un input dato, come recuperare notizie rilevanti o riferimenti da un articolo.
Conclusione
Questi casi d’uso dimostrano come le chiamate di funzione (Function Calling) possano ampliare le capacità degli LLM, permettendo loro di interagire con dati esterni e fornire risposte più precise e utili. In NetAI, sfruttiamo queste tecnologie avanzate per offrire soluzioni innovative che migliorano l’efficienza e l’accuratezza delle interazioni con i dati, trasformando il modo in cui le aziende gestiscono e utilizzano le informazioni. Se siete interessati a questo argomento potete scriverci nell’apposito modulo Contattaci della home page.