大语言模型，例如 GPT-4，拥有强大的知识储备和语言理解能力，能够进行流畅的对话、创作精彩的故事，甚至编写代码。然而，它们也面临着一些难以克服的困境，就像一个空有知识却无法行动的巨人
- 信息滞后： 知识库的更新速度有限，无法获取最新的实时信息，例如天气、股价等。这意味着它可能告诉你昨天的天气，或者一个小时前的股价，而这些信息可能已经过时了。就像一本印刷好的百科全书，内容固定，无法实时更新。
- 缺乏行动力： 就像被困在虚拟世界中的大脑，只能提供信息，无法直接与现实世界互动。例如，它可以告诉你如何煮咖啡，但无法帮你磨咖啡豆、煮咖啡、甚至递给你一杯咖啡。 这就好比一位博学的教授，可以讲解复杂的理论知识，但却无法在实验室进行实际操作
大模型为什么需要连接外部世界
其实大模型也不是万能的，它有三大缺陷：
- 训练数据不可能涵盖所有信息。垂直、非公开数据必有欠缺。
- 不知道最新信息。大模型的训练周期很长，且更新一次耗资巨大。所以它不可能实时训练。GPT-3.5 的知识截至 2022 年 1 月，GPT-4 是 2023 年 4 月。
- 没有「真逻辑」。它表现出的逻辑、推理，是训练文本的统计规律，而不是真正的逻辑。也就是说，它的结果都是有一定不确定性的，这对于需要精确和确定结果的领域，如数学等，是灾难性的，基本是不可用的。
Function Calling 的特点
Function Calling 是一种让 Chat Completion 模型调用外部函数的能力，可以让模型不仅仅根据自身的数据库知识进行回答，而是可以额外挂载一个函数库，然后根据用户提问去函数库检索，按照实际需求调用外部函数并获取函数运行结果，再基于函数运行结果进行回答。
Function Calling 可以被应用于各种场景，例如：
- 调用天气 API 获取实时天气信息: 不再局限于提供过时的天气预报，而是可以告诉你此时此刻的天气状况，就像你打开手机上的天气应用一样。
- 调用订票网站 API 预订机票: 不再只是告诉你如何订票，而是可以直接帮你完成订票操作，就像一个专业的旅行代理一样。
- 调用日历 API 安排会议: 不再只是提醒你会议时间，而是可以直接帮你安排会议，并发送邀请给参会者，就像一个高效的私人助理一样。
- 调用数据库查询信息: 可以访问和查询数据库中的信息，例如产品信息、用户信息等，就像一个专业的数据库管理员一样。
- 调用代码执行程序: 可以执行代码来完成各种任务，例如数据分析、图像处理等，就像一个经验丰富的程序员一样。
但是我们完成一些需求的时候，没有官方的API，那怎么办？这时候就是爬虫登场的时候，我们可不可以用爬虫来找到接口，然后让大模型去调用呢？
这样一来，大模型的能力就提升了很多！！！我们以查票来举例，官方是没有这方面的API的，那么就只能靠爬虫来了
def check_tick(date, start, end):
url = 'https://kyfw.12306.cn/otn/leftTicket/queryG?leftTicketDTO.train_date={}&leftTicketDTO.from_station={}&leftTicketDTO.to_station={}&purpose_codes=ADULT'.format(
date, start, end)
headers = {
"Accept": "*/*",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8",
"Cache-Control": "no-cache",
"Connection": "keep-alive",
"If-Modified-Since": "0",
"Pragma": "no-cache",
"Referer": "https://kyfw.12306.cn/otn/leftTicket/init?linktypeid=dc",
"Sec-Fetch-Dest": "empty",
"Sec-Fetch-Mode": "cors",
"Sec-Fetch-Site": "same-origin",
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/128.0.0.0 Safari/537.36",
"X-Requested-With": "XMLHttpRequest",
"sec-ch-ua": ""Chromium";v="128", "Not;A=Brand";v="24", "Google Chrome";v="128"",
"sec-ch-ua-mobile": "?0",
"sec-ch-ua-platform": ""macOS""
}
# 需要换成自己的
cookies = {
"_uab_collina": "",
"JSESSIONID": "",
"BIGipServerotn": ".50210.0000",
"BIGipServerpassport": ".50215.0000",
"guidesStatus": "",
"highContrastMode": "",
"cursorStatus": "",
"route": "",
"_jc_save_fromStation": "%u5317%u4EAC%2CBJP",
"_jc_save_toStation": "%u6210%u90FD%2CCDW",
"_jc_save_fromDate": "2024-09-21",
"_jc_save_toDate": "2024-09-21",
"_jc_save_wfdc_flag": "dc"
}
session = requests.session()
res = session.get(url, headers=headers, cookies=cookies)
data = res.json()
# 这是一个列表
result = data["data"]["result"]
lis = []
for index in result:
index_list = index.replace('有', 'Yes').replace('无', 'No').split('|')
# print(index_list)
train_number = index_list[3] # 车次
if 'G' in train_number:
time_1 = index_list[8] # 出发时间
time_2 = index_list[9] # 到达时间
prince_seat = index_list[25] # 特等座
first_class_seat = index_list[31] # 一等座
second_class = index_list[30] # 二等座
dit = {
'车次': train_number,
'出发时间': time_1,
'到站时间': time_2,
"是否可以预定": index_list[11],
}
lis.append(dit)
else:
dit = {
'车次': train_number,
'出发时间': time_1,
'到站时间': time_2,
"是否可以预定": index_list[11],
}
lis.append(dit)
# print(lis)
content = pd.DataFrame(lis)
# print(content)
return content
定义一个模型回复的方法
def get_completion(messages, model="gpt-3.5-turbo"):
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
temperature=0,
max_tokens=1024,
tools=[
{
"type": "function",
"function": {
"name": "check_tick",
"description": "给定日期查询有没有票",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"date": {
"type": "string",
"description": "日期",
},
"start": {
"type": "string",
#
"description": "出发站 北京是BJP",
},
"end": {
"type": "string",
#
"description": "终点站 天津是TJP",
}
},
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "check_date",
"description": "返回当前的日期",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
# "str": {
# "type": "string",
# "description": "返回今天的日期",
# }
}
}
}
}
]
)
return response.choices[0].message
这样就可以让大模型去查票了，代码不是完整的代码，需要完整代码可以留言
大模型+爬虫 可以想象的空间还是比较大的
