工具的功能說明
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「工具」是一種核心機制,它賦予 AI 助理與外部世界(如資料庫、API 或其他服務)互動並執行具體動作的能力。
透過讓用戶定義一組可供 AI 助理使用的「工具」,AI 助理能夠:
理解使用者的複雜請求。
自動地判斷何時需要使用特定的工具。
自動生成呼叫該工具所需的參數。
這使得 AI 助理不再僅限於生成文本回覆,更能實際執行多樣化的任務,例如:
查詢即時資訊: 從資料庫或 API 獲取最新股價、天氣預報、航班狀態等。
執行外部操作: 呼叫訂票系統 API、控制智慧家居設備、發送電子郵件或訊息。
處理檔案: 讀取、寫入或分析本地或雲端文件。
與其他軟體整合: 操作 CRM 系統、專案管理工具或其他企業應用程式。
一個基本的工具呼叫流程包含以下步驟:
定義工具:
用戶需先定義好工具的相關參數。
爲 AI 助理設定可以使用的工具項目。
每個工具必須包含:
清晰的名稱 (Name)。
易於理解的描述 (Description),說明工具的用途。
詳細的參數說明 (Parameters),包含每個參數的名稱、資料類型、是否為必填項等。
使用者提問:
使用者以自然語言向 AI 助理提出請求。
範例: 「幫我查一下明天台北的天氣。」
模型思考與選擇工具:
AI 助理內部的 LLM 分析使用者請求的意圖。
模型從可用的工具列表中,判斷是否需要以及需要使用哪個工具來回應請求。
範例: 模型判斷需要天氣資訊,選擇了名為 get_weather
的工具。
生成工具呼叫參數:
模型生成一個結構化的輸出 (通常是 JSON 格式),包含要呼叫的工具名稱及其所需參數。
範例:
應用程式執行工具:
AI 助理的後端應用程式接收並解析模型生成的 JSON 指令。
應用程式根據指令中的工具名稱和參數,實際執行相應的函數或呼叫外部 API。
範例: 後端程式呼叫天氣查詢 API,傳入「台北」和「明天」作為參數。
將結果回傳給模型:
應用程式將執行工具後得到的結果 (通常也是 JSON 格式) 回傳給 AI 助理的模型。
範例:
模型生成最終回覆:
模型接收工具執行的結果,並將其整合進最終的自然語言回覆中。
範例: 「明天台北的天氣預計是晴天,氣溫約為 25°C。」
擴展 AI 助理能力: 打破僅限於生成文本的限制,讓 AI 助理能夠存取即時資訊、執行現實世界的任務。
提高可靠性與精確度: 透過結構化的呼叫與回傳,確保任務指令清晰明確,降低模型「幻覺」或操作錯誤的風險。
實現複雜的自動化流程: 能夠設計出可自主完成多步驟、跨系統任務的 AI 助理,大幅提升效率 (例如:自動規劃旅遊行程並預訂機票酒店)。
更自然的互動體驗: 使用者只需用自然語言描述需求,AI 助理即可理解並轉化為精確的系統操作。