Как научить искусственный интеллект работать с внешними сервисами

Языковые модели похожи на эрудированных собеседников: они много знают, но не могут действовать самостоятельно. Они расскажут о погоде в целом, но не скажут, что происходит за окном прямо сейчас. То же самое касается банковских операций — модели объяснят, как устроена банковская система, но без подключения к базе данных не узнают ваш текущий баланс.

Благодаря Function Calling языковые модели получают доступ к разным инструментам и сервисам. Теперь они могут обращаться к информации из баз данных и корпоративных систем. Например, проверить остаток товара на складе, рассчитать стоимость доставки или сформировать отчёт по продажам.

В статье разберём, как работает Function Calling и какие возможности открывают сервисы Yandex Cloud. Обсудим, как технология помогает в ежедневной работе с информацией, упрощает рутинные задачи и ускоряет создание отчётов. Также уделим внимание вопросам безопасности и поделимся рекомендациями по внедрению.

Как устроена технология Function CallingКак устроена технология Function Calling

Function Calling соединяет языковую модель с другими сервисами, словно переводчик в диалоге. Модель может запросить информацию из разных систем через их API и пояснить её простыми словами.

Процесс работы с внешними сервисами следует чёткому алгоритму. Например, пользователь спрашивает о погоде. Модель понимает, что нужно обратиться к API метеосервиса, отправляет запрос и получает актуальные данные. Затем формирует понятный ответ на основе полученной информации.

Для обмена данными языковые модели YandexGPT и LLaMA* используют формат JSON Schema. При вызове модели ей передаётся описание доступных функций с их параметрами. Получив запрос пользователя, модель определяет, нужно ли обращаться к внешним сервисам, и выбирает необходимые параметры из контекста разговора для корректного вызова функции.

Безопасность обеспечивается архитектурой решения. Языковая модель не имеет прямого доступа к корпоративным системам — она лишь запрашивает данные через специально настроенные функции. Каждая функция определяет, какие именно сведения можно получить и какие действия выполнить. Например, при оформлении заказа модель не взаимодействует с базой данных напрямую, а пользуется заранее настроенным API. Для дополнительной защиты важные операции, такие как подтверждение платежа, требуют явного согласия пользователя.

Помимо безопасности, технология характеризуется эффективностью в работе. Function Calling способен решать несколько задач одновременно. Скажем, один сервис проверяет наличие товара, пока другой рассчитывает варианты доставки. Это особенно полезно при подготовке отчётов, когда необходимо собрать информацию из множества источников.

Для работы с Function Calling существует набор удобных инструментов, упрощающих создание и внедрение решений на базе ИИ:

• LangChain — популярный опенсорс‑фреймворк для построения сложных цепочек вызовов языковых моделей. Он даёт возможность выстраивать последовательности действий, комбинируя обращения к моделям с вызовами внешних функций. Это помогает создавать более сложные и функциональные решения.

• Yandex Cloud Functions — востребованный сервис для реализации логики вызываемых функций. Если языковая модель «видит» необходимость выполнить определённое действие, она обращается к функции, размещённой в этом сервисе. Такой подход упрощает реализацию широкого круга сценариев взаимодействия с внешними системами.

• Yandex Search API — инструмент для поиска информации в интернете при ответах на запросы пользователей. Модель может использовать актуальные данные и учитывать их в процессе формирования ответа.

Применение в бизнесеПрименение в бизнесе

Function Calling делает общение с виртуальными помощниками более естественным. В онлайн‑магазине достаточно написать обычное сообщение: «Смартфоны до 30 000 рублей с хорошей камерой». Помощник сам проверит наличие моделей, проанализирует отзывы и предложит оптимальные варианты.

При оформлении заказа система автоматически уточняет остатки на складе, рассчитывает стоимость доставки и учитывает бонусы. Пользователю не нужно переключаться между разными разделами сайта — всё происходит в формате обычного диалога.

В корпоративных системах Function Calling тоже упрощает процессы. Не придётся искать сведения в разных документах или переключаться между сервисами: виртуальный помощник сам найдёт нужные данные — историю сделок, отчёты или переписку с клиентами.

Технология полезна и для составления отчётов. Она собирает информацию из нескольких источников и отображает её в удобном формате, например в виде наглядных графиков. При управлении проектами создаётся единое пространство для работы с задачами и координации команды.

Function Calling расширяет возможности виртуальных помощников за счёт интеграции с разными сервисами. Для прогноза погоды используются метеоресурсы, для финансовых операций — банковские системы, для работы с валютами — платформы обмена. Модель определяет, какой инструмент выбрать для выполнения конкретного запроса пользователя.

В службе поддержки виртуальный помощник проверяет статус заказов, помогает оформить возврат и отвечает на вопросы клиентов. Если запрос слишком сложный, к разговору подключается специалист. Со стороны пользователя всё выглядит как единая беседа с консультантом.

Перспективы развития Function CallingПерспективы развития Function Calling

Языковые модели YandexGPT и LLaMA* приобретают новые возможности благодаря «Function Calling». Важно понимать, что сами модели не получают прямого доступа к корпоративным системам. Они лишь принимают решение о необходимости обращения к внешнему сервису. Чтобы интеграция заработала, нужно создать соответствующие функции и настроить их взаимодействие с корпоративной инфраструктурой.

Технология постоянно совершенствуется. Виртуальный помощник может учитывать погоду при планировании встреч или анализировать отзывы о товаре. Главное преимущество — умение собирать данные из различных источников и использовать их для решения комплексных задач.

Безопасность продумана до мелочей. Каждый шаг проходит проверку, а критически важные действия требуют отдельного подтверждения. Это даёт возможность без опасений встраивать технологию в бизнес‑процессы компании.

Начать работу с Function Calling можно с простых примеров, например с подключения базы данных или сервиса погоды. На таких кейсах легко понять основные принципы и постепенно перейти к более сложным проектам.