如何快速掌握一个行业？100个关键词就够了，跟我来一起学习吧：一天一个关键词-AIGC-100天
Function call是指在大型语言模型（如GPT）中调用外部函数的能力。这允许模型不仅仅依赖于其内置的知识库来回答问题，而是可以访问外部的函数库，根据用户的提问去检索这些库中的函数，并根据实际需求调用外部函数来获取运行结果，然后基于这些结果来进行回答。
这项功能的引入，特别是在OpenAI的GPT模型中，标志着模型能力的一个重要扩展。通过定义函数（这里的定义并不意味着编写代码，而是用文字描述函数的名字、用途、参数等），模型可以在处理用户查询时判断是否需要调用某个特定的函数。如果需要，模型会生成一个包含函数名、参数名和参数值的JSON对象，以便执行这个函数。
Function call的基本步骤如下：
- 定义函数: 开发者需要明确定义要模型调用的函数，包括函数的名字、用途、参数等信息。
- 提交给模型: 当用户向模型提出查询时，模型会分析这个查询，判断是否需要调用预定义的函数。
- 函数调用: 如果模型决定调用某个函数，它会生成并返回一个包含所需函数名和参数的JSON对象。
- 获取结果: 最后，基于这个函数的运行结果，模型会生成并提供最终的回答。
通过这种方式，Function call功能使得GPT模型能够超越传统的文本生成，实现与外部工具和API的更深层次集成，为开发者创建更加丰富和动态的应用场景提供了可能，例如自动化的聊天机器人、将自然语言查询转换为API调用或数据库查询等。这不仅大大扩展了模型的应用范围，也为用户提供了更加精准和实用的回答。
