Function Calling ist die Fähigkeit eines Sprachmodells (LLM), zu erkennen, wann es eine externe Funktion aufrufen muss, und die erforderlichen strukturierten Parameter für diesen Aufruf zu generieren.
Was ist Function Calling?
Function Calling (Funktionsaufruf) ist eine Fähigkeit von Sprachmodellen (LLM), die es ihnen ermöglicht zu entscheiden, wann eine externe Funktion oder ein Tool aufgerufen werden soll, und die notwendigen Argumente in strukturiertem Format (JSON) zu generieren. Es ist der grundlegende Baustein, der einen Chatbot in einen KI-Agenten verwandelt, der handlungsfähig ist.
Wie funktioniert es?
- Deklaration: Sie beschreiben die verfügbaren Funktionen für das Modell (Name, Beschreibung, Parameter)
- Erkennung: Das LLM analysiert die Anfrage des Benutzers und identifiziert, ob eine Funktion benötigt wird
- Generierung: Das Modell erzeugt einen strukturierten Aufruf mit den richtigen Parametern
- Ausführung: Ihr Code führt die Funktion aus und gibt das Ergebnis an das Modell zurück
Konkrete Beispiele
"Wie ist das Wetter in Paris?" → Das LLM ruft get_weather(city="Paris") auf, anstatt eine Antwort zu erfinden. "Starte ein Audit für Acme Corp" → Das LLM ruft launch_audit(client_name="Acme Corp") auf.
Function Calling und AILabsAudit
Über das MCP-Protokoll stellt AILabsAudit seine Funktionalitäten als "Tools" bereit, die LLMs aufrufen können. ChatGPT, Claude oder Gemini können so Audits starten, Ergebnisse abrufen und Berichte direkt aus der Konversation heraus generieren.