秒懂Function Call：DeepSeek大模型的隐藏超能力，让AI从"会聊天"变"会做事" 原创

九歌AI大模型

发布于 2025-3-10 08:23

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想象一下，你走进一家高档餐厅。你不需要自己跑到厨房做菜，只需告诉服务员："我想要一份香煎三文鱼，七分熟，配芦笋和柠檬汁。"

服务员将你的需求准确传达给厨师，厨师完成烹饪后，服务员再把美食送到你面前。

Function Call就是大模型的"服务员"，它能够：

理解用户需求
将需求转化为标准化的函数调用
调用外部工具或API
将执行结果返回给用户

简单来说，Function Call使得大模型能够"召唤"外部功能来完成自己不擅长的任务。

Function Call解决了什么问题

DeepSeek等大模型虽然聪明，但它们有三个明显短板：

无法执行实时操作：比如无法获取实时天气、股票价格
无法进行复杂计算：难以精确计算复杂数学问题
无法访问外部资源：不能直接查询数据库或使用专业工具

Function Call就像是给了大模型一套"超能力按钮"，需要什么能力，按下对应的按钮即可。

以具体例子理解Function Call

例子1：天气查询助手

想象DeepSeek是你的私人助理。当你问"上海明天天气怎么样？"时：

没有Function Call的大模型：

"我无法获取实时天气信息，因为我没有访问互联网的能力。我的知识截止到训练日期。"

有Function Call的大模型：

识别出需要查询天气
调用get_weather(location, date)函数
获取实时数据
给你完整回答："上海明天多云，气温17°C至25°C，有轻微降雨可能。"

来看看这是如何实现的：

# 定义一个天气查询函数
def get_weather(location, date):
    """查询指定地点和日期的天气


    参数:
        location (str): 城市名称
        date (str): 日期，格式为YYYY-MM-DD


    返回:
        dict: 包含天气信息的字典
    """
    # 实际应用中，这里会调用天气API
    import requests


    api_url = f"https://weather-api.example.com/forecast?location={location}&date={date}"
    response = requests.get(api_url)


    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        return {"error": "无法获取天气信息"}


# DeepSeek如何使用Function Call
def deepseek_with_function_call(user_query):
    # 1. 模型理解用户查询天气的意图
    if "天气" in user_query:
        # 2. 提取地点和时间信息
        location = extract_location(user_query)  # 假设这个函数能提取位置
        date = extract_date(user_query)  # 假设这个函数能提取日期


        # 3. 调用天气函数
        weather_data = get_weather(location, date)


        # 4. 格式化回复
        response = f"{location}{date}天气为{weather_data['condition']}，"
        response += f"温度在{weather_data['min_temp']}°C至{weather_data['max_temp']}°C之间，"
        response += f"降水概率{weather_data['precipitation_chance']}%。"


        return response


    # 其他类型的查询...
    return "我无法理解您的问题。"1.
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例子2：购物助手

当你问"帮我找价格低于300元的红色连衣裙"：

有Function Call的DeepSeek：

理解你想要查找特定条件的商品
调用search_products函数
获取符合条件的商品列表
整理结果并回答你

# 商品搜索函数
def search_products(product_type, color=None, max_price=None, min_price=None):
    """搜索符合条件的商品


    参数:
        product_type (str): 商品类型
        color (str, optional): 颜色
        max_price (float, optional): 最高价格
        min_price (float, optional): 最低价格


    返回:
        list: 符合条件的商品列表
    """
    # 实际中会调用电商平台API
    # 这里用模拟数据演示
    all_products = [
        {"id": 1, "name": "夏季红色连衣裙", "color": "红色", "price": 259.00},
        {"id": 2, "name": "优雅红色长裙", "color": "红色", "price": 329.00},
        {"id": 3, "name": "简约红色连衣裙", "color": "红色", "price": 199.00}
    ]


    results = []
    for product in all_products:
        if product_type in product["name"] and \
           (color is None or product["color"] == color) and \
           (max_price is None or product["price"] <= max_price) and \
           (min_price is None or product["price"] >= min_price):
            results.append(product)


    return results


# DeepSeek处理购物查询
def handle_shopping_query(query):
    # 提取查询信息
    if "连衣裙" in query and "红色" in query:
        # 解析价格条件
        max_price = 300  # 从查询中提取"低于300元"


        # 调用商品搜索函数
        products = search_products("连衣裙", color="红色", max_price=max_price)


        # 格式化回复
        if products:
            response = f"我找到了{len(products)}款符合条件的红色连衣裙：\n"
            for p in products:
                response += f"- {p['name']}，售价{p['price']}元\n"
        else:
            response = "抱歉，没有找到符合条件的商品。"


        return response1.
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DeepSeek如何实现Function Call

DeepSeek的Function Call实现包含三个关键步骤：

1. 函数定义与注册

首先，需要定义可供调用的函数及其参数格式：

# 注册可用函数
available_functions = {
    "get_weather": {
        "description": "获取指定地点和日期的天气信息",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "城市名称，如'北京'、'上海'"
                },
                "date": {
                    "type": "string",
                    "description": "日期，格式为YYYY-MM-DD"
                }
            },
            "required": ["location"]
        }
    },
    "search_products": {
        "description": "搜索符合条件的商品",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "product_type": {
                    "type": "string",
                    "description": "商品类型，如'连衣裙'、'手机'"
                },
                "color": {
                    "type": "string",
                    "description": "商品颜色"
                },
                "max_price": {
                    "type": "number",
                    "description": "最高价格"
                }
            },
            "required": ["product_type"]
        }
    }
}1.
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2. 意图识别与函数选择

DeepSeek分析用户输入，判断需要调用哪个函数：

def process_user_query(user_query):
    # 模拟DeepSeek分析用户意图的过程


    # 假设这是模型的思考过程
    """
    用户问"上海明天天气怎么样"，明显是查询天气信息。
    需要的信息：城市=上海，日期=明天(2025-02-27)
    应该调用get_weather函数
    """


    # 模型决定调用get_weather函数
    function_call = {
        "name": "get_weather",
        "arguments": {
            "location": "上海",
            "date": "2025-02-27"
        }
    }


    return function_call1.
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3. 函数执行与结果整合

执行函数并将结果融入回答：

def deepseek_complete_response(user_query):
# 1. 确定需要调用的函数
    function_call = process_user_query(user_query)


# 2. 执行函数调用
if function_call["name"] == "get_weather":
        args = function_call["arguments"]
        weather_data = get_weather(args["location"], args["date"])


# 3. 将函数结果融入自然语言回答
        response = f"{args['location']}在{args['date']}的天气预报：\n"
        response += f"天气状况: {weather_data['condition']}\n"
        response += f"温度范围: {weather_data['min_temp']}°C - {weather_data['max_temp']}°C\n"
        response += f"降水概率: {weather_data['precipitation_chance']}%\n"


if weather_data['precipitation_chance'] > 50:
            response += "建议您出门携带雨伞！"


return response


# 其他函数调用类似处理...1.
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与普通API调用的本质差异

Function Call与传统API调用有着根本性的区别，这使得大模型从"被动工具"变成了"主动管家"：

特性	传统API调用	Function Call
触发方式	开发者硬编码调用逻辑	模型自主决策何时调用
参数生成	人工预设	模型动态生成结构化参数
错误处理	需手动捕获异常	模型可识别错误并重试
多函数协作	需编写复杂流程	模型自动规划调用顺序

让我们通过日常生活来理解这些差异：

传统API调用就像是一本烹饪食谱，厨师必须严格按照步骤操作："先切洋葱，再煎牛排，最后加盐"。每一步都是预先写好的，没有灵活性。

Function Call则像是一位经验丰富的主厨，能根据食材状态和客人口味动态调整烹饪过程："这块牛排较厚，需要多煎2分钟"，"客人喜欢微辣，可以添加少量辣椒粉"。

举个例子说明差异：

# 传统API调用 - 开发者必须硬编码逻辑
def traditional_weather_app(user_input):
    if "天气" in user_input and extract_location(user_input):
        location = extract_location(user_input)
        date = extract_date(user_input) or "today"
        try:
            weather_data = weather_api.get_forecast(location, date)
            return format_weather_response(weather_data)
        except ApiError as e:
            return f"获取天气失败: {e}"
    else:
        return "我不理解您的问题"


# Function Call - 模型自主决策
def function_call_assistant(user_input):
    # 模型分析输入，自主决定是否需要天气信息
    function_decision = model.analyze(user_input)


    if function_decision.needs_function_call:
        # 模型自动生成结构化参数
        function_name = function_decision.function_name  # 可能是"get_weather"或其他
        function_args = function_decision.arguments  # 模型提取的参数


        try:
            result = call_function(function_name, function_args)
        except Exception as e:
            # 模型能理解错误并尝试修正参数后重试
            corrected_args = model.correct_arguments(function_args, error=str(e))
            result = call_function(function_name, corrected_args)


        # 模型融合函数结果生成回答
        return model.generate_response(user_input, function_result=result)
    else:
        # 模型判断不需要调用外部函数
        return model.generate_response(user_input)1.
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在复杂场景中，这种差异更为明显。例如，当用户问"我明天去上海出差，需要带伞吗？还有，推荐几家商务酒店"：

传统方式：开发者需要预先编写逻辑，将其拆分为天气查询和酒店查询两个独立步骤
Function Call：模型自动识别需要调用天气和酒店两个函数，并安排合适的调用顺序，最后将结果整合成连贯的回答

Function Call的魔力：类比理解

Function Call就像是：

翻译官：将用户自然语言转为计算机可理解的结构化指令
外交官：负责大模型与外部世界的沟通协调
工具箱管理员：知道什么情况下该使用什么工具
魔术师助手：递给魔术师(大模型)需要的道具，让表演更精彩

实际应用场景

DeepSeek的Function Call功能在以下场景特别有用：

智能客服：调用企业内部API获取订单、物流信息
个人助理：日程安排、提醒、信息查询
数据分析：调用分析工具处理复杂数据
内容创作：调用专业工具生成图表、编辑图片
智能家居控制：通过API控制智能设备

结语

Function Call让DeepSeek从"只会说话"变成了"会做事"的助手。它像是大模型与现实世界之间的桥梁，让AI不再封闭在自己的知识库中，而是能够主动获取信息、使用工具、解决实际问题。

正如一位优秀的管家不仅能听懂主人的各种需求，还知道如何调动合适的资源来满足这些需求，Function Call让大模型有了"管家效率"，能够更加全面而精准地为用户服务。

通过这种能力，DeepSeek和其他大模型正逐步从信息提供者转变为行动的助手，为我们的生活和工作带来更多便利与可能。

本文转载自公众号九歌AI大模型作者：九歌AI

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/zkauUE0um3sVTRZ8sMzIbA

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已于2025-3-10 08:23:27修改

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