本地 LLM 函数调用：用 Ollama 让你的大模型更懂你

大语言模型 (LLM) 在生成文本和提供口头答案方面表现出色。但如果我们想让它们执行更具体的任务，比如调用我们自定义的函数，那岂不是更棒？本文将介绍如何使用 Ollama，这个可以在本地运行的 LLM 工具，让你的本地 LLM 执行你想要的特定函数，实现更强大的功能。我们将重点介绍如何使用 Ollama 和 Llama3 模型（特别是 Llama3.1 和 Llama3.2）来实现本地 LLM 的函数调用，并探讨其中的技术细节和实际应用。

Ollama：本地 LLM 的基石

Ollama 是一个强大的工具，它允许你在本地机器上运行大型语言模型 (LLM)，无需依赖外部服务器。这对于隐私、安全和离线使用至关重要。通过 Ollama，你可以直接在你的 MacBook Pro 或其他本地设备上运行各种 LLM 模型，从而实现更快、更可控的 AI 体验。Ollama 简化了 LLM 的部署和管理，使其成为开发人员和研究人员的理想选择。例如，在数据敏感的项目中，使用 Ollama 可以在本地安全地处理数据，避免数据泄露的风险。安装 Ollama 非常简单，只需按照官方文档的步骤操作即可。

Llama3：函数调用能力的赋能者

Llama3 是 Meta 推出的开源 LLM 模型，它在性能和效率方面都取得了显著的提升。虽然 Llama3 的不同版本在功能和规模上有所差异，但某些特定版本（如 Llama3.1 和 Llama3.2）特别适合本地 LLM 函数调用。原因是，Llama3.3 模型虽然功能更强大，但体积庞大（> 40GB），在本地 MacBook Pro 上运行效率较低。而 Llama3.1 和 Llama3.2 模型体积较小（< 5GB），更易于在本地运行，并且具备必要的工具功能支持。

Llama3 在理解和生成代码方面表现出色，这使得它在函数调用方面具有天然的优势。通过精心设计的 Prompt，我们可以引导 Llama3 模型识别用户意图，并生成相应的函数调用代码。例如，我们可以要求 Llama3 模型根据用户输入的“查询天气”，自动生成调用天气 API 的代码，并将结果返回给用户。

函数调用：连接 LLM 与现实世界的桥梁

函数调用是指 LLM 模型能够理解用户的请求，并调用预定义的函数来执行特定任务的能力。这使得 LLM 不仅仅是简单的文本生成器，而成为能够与外部世界交互的智能代理。通过函数调用，我们可以将 LLM 连接到各种 API、数据库和应用程序，从而实现更广泛的应用场景。

例如，我们可以使用 LLM 来：

预订航班： LLM 可以理解用户输入的“预订明天从北京到上海的航班”，并调用航班预订 API 来查询和预订机票。
查询天气： LLM 可以理解用户输入的“北京今天的天气怎么样”，并调用天气 API 来获取实时的天气信息。
发送邮件： LLM 可以理解用户输入的“给张三发送一封邮件，主题是会议通知，内容是明天下午三点开会”，并调用邮件发送 API 来发送邮件。
控制智能家居设备： LLM 可以理解用户输入的“打开客厅的灯”，并调用智能家居 API 来控制灯光。

函数调用的实现通常需要以下步骤：

定义函数： 首先，我们需要定义一系列可供 LLM 调用的函数。每个函数都应该有明确的输入参数和输出结果。
训练 LLM： 接下来，我们需要训练 LLM，使其能够识别用户意图，并选择合适的函数进行调用。这通常需要使用大量的训练数据，其中包括用户输入和相应的函数调用代码。
执行函数： 当 LLM 选择了某个函数后，我们需要将用户输入作为参数传递给该函数，并执行该函数。
返回结果： 最后，我们需要将函数执行的结果返回给 LLM，并由 LLM 将结果呈现给用户。

本地 LLM 函数调用的优势与挑战

使用本地 LLM 进行函数调用具有以下优势：

隐私保护： 数据在本地处理，无需上传到云端，保护用户隐私。
低延迟： 无需网络传输，响应速度更快。
离线使用： 即使没有网络连接，也能正常使用 LLM 的函数调用功能。
成本控制： 无需支付云端 API 的费用，降低使用成本。

然而，本地 LLM 函数调用也面临一些挑战：

硬件要求： 需要一定的硬件配置，才能流畅运行 LLM 模型。
模型大小： 大型 LLM 模型体积庞大，占用大量存储空间。
部署维护： 需要自行部署和维护 LLM 模型，增加管理成本。
功能限制： 本地 LLM 的计算能力可能不如云端 LLM，导致功能受到限制。

使用 Ollama 和 Llama3 实现本地函数调用：实践案例

下面我们将通过一个简单的例子，演示如何使用 Ollama 和 Llama3 模型来实现本地函数调用。

案例：查询城市天气

定义函数： 首先，我们需要定义一个查询天气的函数。这个函数接受一个城市名称作为输入参数，并返回该城市的天气信息。我们可以使用 Python 编写这个函数，并使用第三方天气 API (例如 OpenWeatherMap) 来获取天气信息。

import requests
import json

def get_weather(city):
    """
    查询城市天气
    """
    api_key = "YOUR_API_KEY"  # 替换成你的 API Key
    url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={api_key}&units=metric"
    response = requests.get(url)
    data = json.loads(response.text)
    if data["cod"] != 200:
        return "Error: City not found"
    weather_description = data["weather"][0]["description"]
    temperature = data["main"]["temp"]
    return f"The weather in {city} is {weather_description}, with a temperature of {temperature}°C."

注意： 请将 YOUR_API_KEY 替换成你自己的 OpenWeatherMap API Key。你需要注册一个 OpenWeatherMap 账号并获取 API Key 才能使用这个函数。

准备 Prompt： 接下来，我们需要准备一个 Prompt，告诉 LLM 如何调用 get_weather 函数。

You are a helpful assistant that can provide weather information for a given city.
You have access to a function called `get_weather` that takes a city name as input and returns the weather information for that city.

Here's how to call the function:

toolcode
getweather(“city_name”)

Now, answer the following question: What is the weather in London?

运行 Ollama 和 Llama3： 首先，确保你已经安装了 Ollama，并下载了 Llama3.1 或 Llama3.2 模型。然后，在终端中运行以下命令：

ollama run llama3

输入 Prompt： 将上面的 Prompt 复制到 Ollama 的交互界面中，然后按下 Enter 键。
LLM 调用函数： Llama3 模型会分析你的 Prompt，识别出你需要查询伦敦的天气，并生成调用 get_weather("London") 函数的代码。
执行函数： 你需要将 Llama3 生成的函数调用代码复制到 Python 解释器中执行。
返回结果： get_weather("London") 函数会返回伦敦的天气信息，例如：”The weather in London is overcast clouds, with a temperature of 12°C.”
呈现结果： 你可以将函数返回的结果呈现给用户。例如，你可以将结果打印到终端中，或者将其显示在 Web 页面上。

通过这个简单的例子，我们演示了如何使用 Ollama 和 Llama3 模型来实现本地函数调用。当然，实际应用中，函数调用可能会更加复杂，需要更精细的 Prompt 设计和更复杂的函数逻辑。

Ollama + Llama3：本地 LLM 函数调用的未来

Ollama 和 Llama3 的结合为本地 LLM 函数调用开辟了广阔的前景。随着 LLM 技术的不断发展，我们可以期待更多更强大的本地 LLM 模型出现，从而实现更复杂、更智能的应用场景。

例如，我们可以使用本地 LLM 来构建：

本地知识库： 将 LLM 连接到本地知识库，使其能够回答用户关于本地信息的提问。
智能助手： 构建一个本地智能助手，可以帮助用户完成各种日常任务，例如：预订机票、查询天气、发送邮件、控制智能家居设备等。
代码生成器： 使用 LLM 生成代码，可以帮助开发者提高开发效率。
数据分析工具： 使用 LLM 分析本地数据，可以帮助用户发现数据中的隐藏规律。

随着硬件性能的提升和 LLM 模型的优化，本地 LLM 函数调用将在未来扮演越来越重要的角色。它将为用户提供更隐私、更安全、更高效的 AI 体验，并推动 AI 技术在各个领域的应用。

总结：开启本地 LLM 函数调用的新篇章

本文介绍了如何使用 Ollama 和 Llama3 模型来实现本地 LLM 函数调用。通过 Ollama，我们可以方便地在本地运行 LLM 模型，无需依赖外部服务器。Llama3 模型在理解和生成代码方面表现出色，这使得它在函数调用方面具有天然的优势。通过精心设计的 Prompt，我们可以引导 Llama3 模型识别用户意图，并生成相应的函数调用代码。本地 LLM 函数调用具有隐私保护、低延迟、离线使用和成本控制等优势，但也面临硬件要求、模型大小、部署维护和功能限制等挑战。随着 LLM 技术的不断发展，本地 LLM 函数调用将在未来扮演越来越重要的角色，为用户提供更隐私、更安全、更高效的 AI 体验。希望这篇文章能够帮助你更好地理解本地 LLM 函数调用的概念和实践，并开启你在本地 LLM 应用领域的新篇章。

本地 LLM 函数调用：用 Ollama 让你的大模型更懂你