大语言模型插件功能在携程的Python实践 _大语言模型

作者简介成学，携程高级安全研发工程师，关注Python/ target=_blank class=infotextkey>Python/Golang后端开发、大语言模型等领域。
一、背景2023年初，科技圈最火爆的话题莫过于大语言模型了，它是一种全新的聊天机器人模型，除了能应对基本的日常聊天外，还能胜任如文案编写、旅游规划等各项工作。
携程信息安全部也紧跟时代步伐，在携程内部推出基于大语言模型的智能聊天机器人，并发布网页版1.0 ，让所有“程里人”可以便捷无门槛地享受大语言模型带来的便利。在运营半年多后，我们广泛收集了用户的使用感受以及建议，结合当下大语言模型的发展进程，新推出了网页版2.0，相较于1.0版本，简化了页面展示，增加了历史会话保存、自定义对话设置、支持插件、AI绘图等功能。
其中插件功能可以扩展大语言模型的个性化能力，让其如虎添翼，开发者可以根据特定需求定义特定插件供用户使用。目前网页版2.0版本支持10多种插件，如google搜索插件可以对输入的问题进行联网查询；Base64插件可以对Base64内容进行解密等。那么这些插件是如何实现的呢？让我们一探究竟吧。
二、需求调研2.1 Function Calling
目前多个大语言模型都推出了Function Calling（函数调用）能力，用于帮助开发者通过 API 方式实现类似于插件的能力。通过Function Calling，我们可以将多个自定义的函数描述连同提出的问题一起传给大语言模型，它会分析这些函数描述与提问内容的相关性，并将最相关的函数及对应的函数传参一起返回，我们再执行函数对应的业务逻辑，即可得到问题的答案。
Function Calling的大体使用流程如下：

文章插图
举个例子，我们的问题是“今天上海天气如何”，大语言模型本身不能联网，不知道当前上海的天气信息，但是按照Function Calling的使用步骤，我们可以回答这个问题：

我们可以事先在应用服务端定义一个查询天气的函数，函数描述为“查询某时某地的天气情况”，函数传参为“日期”和“地点”，在函数内部编写具体查询天气的代码，如从气象局网站获取对应的天气信息。
除此之外，我们还可以定义一些其他自定义的函数，如base65加解密函数、ip信息查询函数等。
在调用大语言模型的API时，将这些定义的函数按照api规范连同问题“今天上海天气如何”一起传给模型。
通常情况下模型会返回和问题相匹配的函数，即查询天气的函数，同时返回函数传参“今天”和“上海” 。
根据这个返回内容，我们再实际调用查询天气的函数，获取到天气信息。
最后将天气信息返回给用户。

由此可以看出Function Calling（函数调用）的本质就是利用大语言模型的文字分析能力，在提供的一系列函数中，找出能够回答问题的最合适的函数，函数内部的具体逻辑则交给开发者自己实现，而不是大语言模型实现。
再进一步分析可以发现，如果没有Function Calling，其实通过prompt提示我们也可以实现Function Calling的功能，例如prompt类似于“我有一些函数，定义为xxxx ，我想知道“今天上海天气如何”，请告诉我用哪个函数可以解答这个问题，并告诉我函数的传参“ 。当然这个prompt效果并不一定很好，每个人的prompt也不尽相同，那么Function Calling这个功能就应运而生了，针对这种场景进行调优并规范了函数的定义和返回格式，方便了开发者的使用。
2.2 如何实现异步
在定义插件时，有一些插件如Ping插件、IP扫描插件等，由于网络耗时或执行本身比较慢，提问后无法立马返回结果，所以需要使用异步的方式，等后台服务执行完成后，再把结果返回给前端。对于这种场景，我们需要主动向前端推送消息，常用的方法就是使用WebSocket 。
WebSocket是从html5开始提供的一种浏览器与服务器进行全双工通讯的网络技术，它的目的是在浏览器和服务器之间建立一个不受限的双向通信的通道。比如说，服务器可以在任意时刻发送消息给浏览器。它不是一种全新的协议，而是利用了HTTP协议来建立连接，属于应用层协议。