Tool Calling
Werkzeugaufruf
Werkzeugaufruf ermöglicht es einem Modell, ein benanntes externes Werkzeug in einem festgelegten Format anzufordern. Die Anfrage enthält Argumente. Die Gastgeber-App entscheidet, ob und wie sie ausgeführt wird.
Ein weiteres Beispiel
Ein Reisebüro fragt get_flights nach Reisen nach TPE an den gewählten Daten, nachdem der Nutzer die Suche erlaubt hat. Der Host prüft die Berechtigung und Argumente, führt das Tool aus und gibt die Quelle zurück. Eine Modellanfrage ist kein Nachweis für die Ausführung oder die Erlaubnis für eine reale Nebenauswirkung.
Hauptteile
- 01Werkzeugdefinition
- 02Strukturierte Argumente
- 03Host-Autorisierung und Ergebnis
Verwenden Sie es, wenn
Verwenden Sie diesen Begriff, wenn eine KI strukturierten Zugang zu externen Daten oder Aktionen benötigt, die vom Host überprüft und genehmigt werden.
Nutze es nicht, wenn
Biete keine leistungsstarken Werkzeuge ohne die richtigen Schutzmaßnahmen an. Verwende das Prinzip der minimalen Berechtigung, Prüfe Argumente, fordere erforderliche Bestätigungen an, sichere Wiederholungen und Audit-Protokolle, die dem Risiko entsprechen.
In Code verwendeter Name
model request → host validation → tool result Vor dem Ausliefern
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome: Complete the task with Werkzeugaufruf (Tool Calling). User context: Ein Reisebüro fragt get_flights nach Reisen nach TPE an den gewählten Daten, nachdem der Nutzer die Suche erlaubt hat. Der Host prüft die Berechtigung und Argumente, führt das Tool aus und gibt die Quelle zurück. Eine Modellanfrage ist kein Nachweis für die Ausführung oder die Erlaubnis für eine reale Nebenauswirkung. AI method or concept: Werkzeugaufruf (Tool Calling). Why it fits: Verwenden Sie diesen Begriff, wenn eine KI strukturierten Zugang zu externen Daten oder Aktionen benötigt, die vom Host überprüft und genehmigt werden. Do not use it when: Biete keine leistungsstarken Werkzeuge ohne die richtigen Schutzmaßnahmen an. Verwende das Prinzip der minimalen Berechtigung, Prüfe Argumente, fordere erforderliche Bestätigungen an, sichere Wiederholungen und Audit-Protokolle, die dem Risiko entsprechen. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary): Kein einziger offizieller Standard kontrolliert den gesamten Begriff. Seine Bedeutung kann sich zwischen Teams, Plattformen oder Frameworks ändern. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
Diese Anfrage prüfen
Review how Werkzeugaufruf (Tool Calling) is used now. Definition: Werkzeugaufruf ermöglicht es einem Modell, ein benanntes externes Werkzeug in einem festgelegten Format anzufordern. Die Anfrage enthält Argumente. Die Gastgeber-App entscheidet, ob und wie sie ausgeführt wird. Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.