秒懂Function Call：DeepSeek大模型的隐藏超能力，让AI从"会聊天"变"会做事"

大家好，我是九歌AI。

想象一下，你走进一家高档餐厅。你不需要自己跑到厨房做菜，只需告诉服务员：”我想要一份香煎三文鱼，七分熟，配芦笋和柠檬汁。”

服务员将你的需求准确传达给厨师，厨师完成烹饪后，服务员再把美食送到你面前。

Function Call就是大模型的”服务员”，它能够：

理解用户需求
将需求转化为标准化的函数调用
调用外部工具或API
将执行结果返回给用户

简单来说，Function Call使得大模型能够”召唤”外部功能来完成自己不擅长的任务。

Function Call解决了什么问题

DeepSeek等大模型虽然聪明，但它们有三个明显短板：

无法执行实时操作：比如无法获取实时天气、股票价格
无法进行复杂计算：难以精确计算复杂数学问题
无法访问外部资源：不能直接查询数据库或使用专业工具

Function Call就像是给了大模型一套”超能力按钮”，需要什么能力，按下对应的按钮即可。

以具体例子理解Function Call

例子1：天气查询助手

想象DeepSeek是你的私人助理。当你问”上海明天天气怎么样？”时：

没有Function Call的大模型：

“我无法获取实时天气信息，因为我没有访问互联网的能力。我的知识截止到训练日期。”

有Function Call的大模型：

识别出需要查询天气
调用get_weather(location, date)函数
获取实时数据
给你完整回答：”上海明天多云，气温17°C至25°C，有轻微降雨可能。”

来看看这是如何实现的：

# 定义一个天气查询函数def get_weather(location, date):    """查询指定地点和日期的天气
    参数:        location (str): 城市名称        date (str): 日期，格式为YYYY-MM-DD
    返回:        dict: 包含天气信息的字典    """    # 实际应用中，这里会调用天气API    import requests
    api_url = f"https://weather-api.example.com/forecast?location={location}&date={date}"    response = requests.get(api_url)
    if response.status_code == 200:        return response.json()    else:        return {"error": "无法获取天气信息"}
# DeepSeek如何使用Function Calldef deepseek_with_function_call(user_query):    # 1. 模型理解用户查询天气的意图    if "天气" in user_query:        # 2. 提取地点和时间信息        location = extract_location(user_query)  # 假设这个函数能提取位置        date = extract_date(user_query)  # 假设这个函数能提取日期
        # 3. 调用天气函数        weather_data = get_weather(location, date)
        # 4. 格式化回复        response = f"{location}{date}天气为{weather_data['condition']}，"        response += f"温度在{weather_data['min_temp']}°C至{weather_data['max_temp']}°C之间，"        response += f"降水概率{weather_data['precipitation_chance']}%。"
        return response
    # 其他类型的查询...    return "我无法理解您的问题。"

例子2：购物助手

当你问”帮我找价格低于300元的红色连衣裙”：

有Function Call的DeepSeek：

理解你想要查找特定条件的商品
调用search_products函数
获取符合条件的商品列表
整理结果并回答你

# 商品搜索函数def search_products(product_type, color=None, max_price=None, min_price=None):    """搜索符合条件的商品
    参数:        product_type (str): 商品类型        color (str, optional): 颜色        max_price (float, optional): 最高价格        min_price (float, optional): 最低价格
    返回:        list: 符合条件的商品列表    """    # 实际中会调用电商平台API    # 这里用模拟数据演示    all_products = [        {"id": 1, "name": "夏季红色连衣裙", "color": "红色", "price": 259.00},        {"id": 2, "name": "优雅红色长裙", "color": "红色", "price": 329.00},        {"id": 3, "name": "简约红色连衣裙", "color": "红色", "price": 199.00}    ]
    results = []    for product in all_products:        if product_type in product["name"] and            (color is None or product["color"] == color) and            (max_price is None or product["price"] <= max_price) and            (min_price is None or product["price"] >= min_price):            results.append(product)
    return results
# DeepSeek处理购物查询def handle_shopping_query(query):    # 提取查询信息    if "连衣裙" in query and "红色" in query:        # 解析价格条件        max_price = 300  # 从查询中提取"低于300元"
        # 调用商品搜索函数        products = search_products("连衣裙", color="红色", max_price=max_price)
        # 格式化回复        if products:            response = f"我找到了{len(products)}款符合条件的红色连衣裙：n"            for p in products:                response += f"- {p['name']}，售价{p['price']}元n"        else:            response = "抱歉，没有找到符合条件的商品。"
        return response

DeepSeek如何实现Function Call

DeepSeek的Function Call实现包含三个关键步骤：

1. 函数定义与注册

首先，需要定义可供调用的函数及其参数格式：

# 注册可用函数available_functions = {    "get_weather": {        "description": "获取指定地点和日期的天气信息",        "parameters": {            "type": "object",            "properties": {                "location": {                    "type": "string",                    "description": "城市名称，如'北京'、'上海'"                },                "date": {                    "type": "string",                    "description": "日期，格式为YYYY-MM-DD"                }            },            "required": ["location"]        }    },    "search_products": {        "description": "搜索符合条件的商品",        "parameters": {            "type": "object",            "properties": {                "product_type": {                    "type": "string",                    "description": "商品类型，如'连衣裙'、'手机'"                },                "color": {                    "type": "string",                    "description": "商品颜色"                },                "max_price": {                    "type": "number",                    "description": "最高价格"                }            },            "required": ["product_type"]        }    }}

2. 意图识别与函数选择

DeepSeek分析用户输入，判断需要调用哪个函数：

def process_user_query(user_query):    # 模拟DeepSeek分析用户意图的过程
    # 假设这是模型的思考过程    """    用户问"上海明天天气怎么样"，明显是查询天气信息。    需要的信息：城市=上海，日期=明天(2025-02-27)    应该调用get_weather函数    """
    # 模型决定调用get_weather函数    function_call = {        "name": "get_weather",        "arguments": {            "location": "上海",            "date": "2025-02-27"        }    }
    return function_call

3. 函数执行与结果整合

执行函数并将结果融入回答：

def deepseek_complete_response(user_query):# 1. 确定需要调用的函数    function_call = process_user_query(user_query)
# 2. 执行函数调用if function_call["name"] == "get_weather":        args = function_call["arguments"]        weather_data = get_weather(args["location"], args["date"])
# 3. 将函数结果融入自然语言回答        response = f"{args['location']}在{args['date']}的天气预报：n"        response += f"天气状况: {weather_data['condition']}n"        response += f"温度范围: {weather_data['min_temp']}°C - {weather_data['max_temp']}°Cn"        response += f"降水概率: {weather_data['precipitation_chance']}%n"
if weather_data['precipitation_chance'] > 50:            response += "建议您出门携带雨伞！"
return response
# 其他函数调用类似处理...

与普通API调用的本质差异

Function Call与传统API调用有着根本性的区别，这使得大模型从”被动工具”变成了”主动管家”：

特性	传统API调用	Function Call
触发方式	开发者硬编码调用逻辑	模型自主决策何时调用
参数生成	人工预设	模型动态生成结构化参数
错误处理	需手动捕获异常	模型可识别错误并重试
多函数协作	需编写复杂流程	模型自动规划调用顺序

让我们通过日常生活来理解这些差异：

传统API调用就像是一本烹饪食谱，厨师必须严格按照步骤操作：”先切洋葱，再煎牛排，最后加盐”。每一步都是预先写好的，没有灵活性。

Function Call则像是一位经验丰富的主厨，能根据食材状态和客人口味动态调整烹饪过程：”这块牛排较厚，需要多煎2分钟”，”客人喜欢微辣，可以添加少量辣椒粉”。

举个例子说明差异：

# 传统API调用 - 开发者必须硬编码逻辑def traditional_weather_app(user_input):    if "天气" in user_input and extract_location(user_input):        location = extract_location(user_input)        date = extract_date(user_input) or "today"        try:            weather_data = weather_api.get_forecast(location, date)            return format_weather_response(weather_data)        except ApiError as e:            return f"获取天气失败: {e}"    else:        return "我不理解您的问题"
# Function Call - 模型自主决策def function_call_assistant(user_input):    # 模型分析输入，自主决定是否需要天气信息    function_decision = model.analyze(user_input)
    if function_decision.needs_function_call:        # 模型自动生成结构化参数        function_name = function_decision.function_name  # 可能是"get_weather"或其他        function_args = function_decision.arguments  # 模型提取的参数
        try:            result = call_function(function_name, function_args)        except Exception as e:            # 模型能理解错误并尝试修正参数后重试            corrected_args = model.correct_arguments(function_args, error=str(e))            result = call_function(function_name, corrected_args)
        # 模型融合函数结果生成回答        return model.generate_response(user_input, function_result=result)    else:        # 模型判断不需要调用外部函数        return model.generate_response(user_input)