Aus dem Kurs: KI-Programmierung in Java mit LangChain4j
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Tool Calling – Definition & Registrierung
Aus dem Kurs: KI-Programmierung in Java mit LangChain4j
Tool Calling – Definition & Registrierung
In diesem Video schauen wir uns ein besonders mächtiges Feature von modernen LLMs an, ToolCalling. Also, in der Praxis die Fähigkeit von Sprachmodellen, gezielt Methoden in unserem Code aufzurufen. Manchmal wird ToolCalling auch als FunctionCalling bezeichnet, die Definition wird in der Praxis relativ schwammig. Hierbei ist zu beachten, dass nicht das Model selbst diesen Code aufrufen oder ausführen wird. Dies geschieht in unserem Java-Code. Das Model teilt uns lediglich seine Absicht mit, welches Tool es aufrufen möchte. Damit verwandeln wir ein Sprachmodell in einen echten Agenten, der nicht nur redet, sondern auch handelt und Seiteneffekte ausführen kann. Z.B., indem er Daten abruft, Berechnungen durchführt oder REST APIs aufruft. Bevor wir mit dem eigentlichen Code starten, hier noch ein Hinweis. In diesem Fall verwenden wir nicht wie vorher das llama3.2-Modell, sondern qwen3, auch hier in der 8-Billionen-Parameter-Variante, quantisiert auf 4 Bit. Das hat einfach den Grund, dass…
Inhalt
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LanguageModel API4 Min. 8 Sek.
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(Gesperrt)
ChatModel API5 Min. 25 Sek.
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(Gesperrt)
Response Streaming5 Min. 13 Sek.
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(Gesperrt)
Chat Memory4 Min. 24 Sek.
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(Gesperrt)
RAG & Assistants6 Min. 24 Sek.
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(Gesperrt)
Tool Calling – Definition & Registrierung4 Min. 42 Sek.
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(Gesperrt)
Tool Calling – Ausführung6 Min. 31 Sek.
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(Gesperrt)
Challenge: Rechen-Assistenten entwickeln1 Min. 10 Sek.
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(Gesperrt)
Solution: Rechen-Assistenten entwickeln3 Min. 28 Sek.
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