python中的LLM函数逐步指南（函数.指南.python.LLM...）
本指南将指导您如何使用 Python 和 Claude 实现函数调用，并提供示例和最佳实践。通过函数调用，Claude 可以以结构化的方式与外部函数和工具交互。
先决条件
开始之前，您需要：
- Python 3.7 或更高版本
- anthropic Python 包
- Anthropic 提供的有效 API 密钥
基本设置
from anthropic import Anthropic import json # 初始化客户端 anthropic = Anthropic(api_key='your-api-key')
定义函数
以下代码定义了一个名为 get_weather 的函数，该函数获取特定位置的当前天气信息：
function_schema = {
"name": "get_weather",
"description": "获取特定位置的当前天气信息",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "城市名称或坐标"
},
"unit": {
"type": "string",
"enum": ["celsius", "fahrenheit"],
"description": "温度单位"
}
},
"required": ["location"]
}
}
进行函数调用
以下代码演示了如何进行函数调用：
def get_weather(location, unit="celsius"):
# 这是一个模拟实现，您可以调用您的 API
return {
"location": location,
"temperature": 22 if unit == "celsius" else 72,
"conditions": "晴朗"
}
def process_function_call(message):
try:
# 解析函数调用参数
params = json.loads(message.content)
# 调用相应的函数
if message.name == "get_weather":
result = get_weather(**params)
return json.dumps(result)
else:
raise ValueError(f"未知函数：{message.name}")
except Exception as e:
return json.dumps({"error": str(e)})
# 使用函数调用的示例对话
messages = [
{
"role": "user",
"content": "巴黎的天气怎么样？"
}
]
while True:
response = anthropic.messages.create(
model="claude-3-5-haiku-latest",
messages=messages,
tools=[function_schema]
)
# 检查 Claude 是否要调用函数
if response.tool_calls:
for tool_call in response.tool_calls:
# 执行函数
result = process_function_call(tool_call)
# 将函数结果添加到对话中
messages.append({
"role": "tool",
"tool_call_id": tool_call.id,
"name": tool_call.name,
"content": result
})
else:
# 普通响应 - 打印并中断
print(response.content)
break
最佳实践
- 清晰的函数说明: 为您的函数编写详细的说明，指定参数类型和约束，并在说明中包含示例。
- 输入验证: 在处理之前验证所有函数输入，并返回有意义的错误消息。优雅地处理边缘情况。
- 响应格式: 返回一致的 JSON 结构，并在响应中包含状态指标。以一致的方式格式化错误消息。
- 安全考虑: 验证和清理所有输入，必要时实施速率限制。使用适当的身份验证，不要在函数说明中公开敏感信息。
结论
使用 Claude 进行函数调用可以在语言模型和外部工具之间实现强大的集成。通过遵循这些最佳实践并实现适当的错误处理，您可以创建强大且可靠的函数调用实现。
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