技術 【Day 7】 - LangGraph 深入探索：Function Calling 機制與進階應用

摘要本文探討 LangGraph 框架中的 Function Calling 技術，它是一種讓大型語言模型 (LLM) 能夠與外部工具互動的機制，進而擴展 A...

技術 【Day - 19】Function Calling實戰1 - 自定模型輸出格式

在【Day - 18】時，我們面臨了GPT-4模型速度過慢的問題，目前唯一的解決方案似乎是改用GPT-3.5模型。然而，使用GPT-3.5模型它不但沒辦法輸出S...

技術 【Day - 20】Function Calling實戰2 - 讓語音重新播放

在【Day - 19】中，我們成功透過Function Calling功能讓GPT-3.5模型按照指定的格式進行輸出，並且保持了良好的回應速度。今天我們將把Fu...

技術 【Day - 22】Function Calling實戰4 - 判斷文法的正確性

在【Day - 19】時，我們探討了GPT-3.5模型的Function Calling，發現它難以在回覆對話的同時進行文法檢查。另外，我也認為若在和AI的對話...

技術 【Day - 21】Function Calling實戰3 - 結合GPT和3D圖像動畫

昨天，我們成功運用Function Calling讓GPT-3.5模型按照特定的格式輸出回覆，其中包括「語氣」、「語氣強調」，以及「需要強調的欄位」。今天是Fu...