python中的LLM函数逐步指南

积累知识，胜过积蓄金银！毕竟在文章开发的过程中，会遇到各种各样的问题，往往都是一些细节知识点还没有掌握好而导致的，因此基础知识点的积累是很重要的。下面本文《python中的LLM函数逐步指南》，就带大家讲解一下知识点，若是你对本文感兴趣，或者是想搞懂其中某个知识点，就请你继续往下看吧~

本指南将指导您如何使用 Python 和 Claude 实现函数调用，并提供示例和最佳实践。通过函数调用，Claude 可以以结构化的方式与外部函数和工具交互。

先决条件

开始之前，您需要：

• Python 3.7 或更高版本
• anthropic Python 包
• Anthropic 提供的有效 API 密钥

基本设置

def get_weather(location, unit="celsius"):
    # 这是一个模拟实现，您可以调用您的 API
    return {
        "location": location,
        "temperature": 22 if unit == "celsius" else 72,
        "conditions": "晴朗"
    }

def process_function_call(message):
    try:
        # 解析函数调用参数
        params = json.loads(message.content)
        # 调用相应的函数
        if message.name == "get_weather":
            result = get_weather(**params)
            return json.dumps(result)
        else:
            raise ValueError(f"未知函数：{message.name}")
    except Exception as e:
        return json.dumps({"error": str(e)})

# 使用函数调用的示例对话
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "巴黎的天气怎么样？"
    }
]

while True:
    response = anthropic.messages.create(
        model="claude-3-5-haiku-latest",
        messages=messages,
        tools=[function_schema]
    )
    # 检查 Claude 是否要调用函数
    if response.tool_calls:
        for tool_call in response.tool_calls:
            # 执行函数
            result = process_function_call(tool_call)
            # 将函数结果添加到对话中
            messages.append({
                "role": "tool",
                "tool_call_id": tool_call.id,
                "name": tool_call.name,
                "content": result
            })
    else:
        # 普通响应 - 打印并中断
        print(response.content)
        break

最佳实践

• 清晰的函数说明: 为您的函数编写详细的说明，指定参数类型和约束，并在说明中包含示例。
• 输入验证: 在处理之前验证所有函数输入，并返回有意义的错误消息。优雅地处理边缘情况。
• 响应格式: 返回一致的 JSON 结构，并在响应中包含状态指标。以一致的方式格式化错误消息。
• 安全考虑: 验证和清理所有输入，必要时实施速率限制。使用适当的身份验证，不要在函数说明中公开敏感信息。

结论

使用 Claude 进行函数调用可以在语言模型和外部工具之间实现强大的集成。通过遵循这些最佳实践并实现适当的错误处理，您可以创建强大且可靠的函数调用实现。

今天带大家了解了的相关知识，希望对你有所帮助；关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍，欢迎大家关注golang学习网公众号，一起学习编程~