AI函數呼叫（Function Calling）是用來讓語言模型（如OpenAI的GPT模型）與其他軟體系統或工具互動的功能。互動進行通信，實現複雜的任務和流程自動化。

AI呼叫的關鍵概念

函數規格（Function Specific）：首先需要定義模型可以呼叫的函數，包括其輸入參數和預期輸出city結果date。

模型識別（Model Identification）：在對話中，模型會識別什麼時候應該調用某個函數get_weather。作為輸入參數。city = 纽约date = 今天

資料格式（Data Format）：函數呼叫的輸入和輸出通常採用 JSON 格式。

呼叫函數（呼叫函數）：當模型識別到某個函數應該被呼叫時，它會產生對應的JSON資料並發出函數呼叫請求。取得即時資訊。

處理函數結果（Handling Function Results）：函數執行完成後，傳回的資料會傳回模型，模型將使用這些資料產生進一步的回應。已經決定或計算了，但是實際模型在背後透過函數呼叫獲取了外部資料。

應用場景

AI 函數可以呼叫廣泛評價各種場景，例如：

• 自動化任務：例如預訂飯店、尋找航班資訊或處理財務資料。
• 即時資料搜尋：取得股票資料行情、天氣預報等動態內容。
• 跨系統整合：與內部業務系統或第三方服務（如CRM、ERP）集成，自動化業務流程。
• 透過AI函數調用，語言模型不僅能夠理解文字和生成內容，還可以操作外部系統，具備更高的互動能力和應用潛力。