ДаліНаступний посібник
Функції впливу для навчання атрибуції даних
технічний
Технічний КЕРІВНИЦТВО
Виклик паралельних функцій
Паралельний виклик функції — це коли мовна модель запитує кілька викликів інструментів в одній відповіді, щоб програма могла запускати їх одночасно та повертати всі результати разом.
На цій сторінці3 хвилини читання
Огляд
Це важливо, тому що це скорочує зворотні передачі та затримку для незалежних пошуків, але це безпечно лише тоді, коли виклики не залежать один від одного та коли програма правильно обробляє порядок, побічні ефекти та часткові збої.
Глибоке занурення
У базовому використанні інструменту модель запитує один інструмент, програма запускає його, повертає результат, і модель продовжує роботу. Кожен крок коштує повної моделі подорожі туди й назад. За допомогою паралельного виклику функції модель може надсилати кілька запитів на виклик інструментів в одній відповіді, кожен із власним ідентифікатором, назвою та аргументами. Програма виконує їх, часто одночасно, і повертає один результат на виклик, кожен з яких пов’язаний зі своїм ідентифікатором, щоб модель знала, який результат належить якому запиту. OpenAI додав паралельний виклик функцій до свого API наприкінці 2023 року, а інші великі постачальники підтримують кілька викликів інструментів за один хід. Деякі API надають налаштування для вимкнення такої поведінки, коли програмі потрібен лише один виклик за раз. Паралельні виклики безпечні, якщо вони незалежні: читання, які не впливають одне на одного, наприклад пошук кількох записів або виконання кількох пошуків. Вони ризиковані, коли один дзвінок потребує вихідних даних іншого або коли дзвінки мають побічні ефекти, які взаємодіють, наприклад два запису в той самий запис або стягнення плати з подальшим відшкодуванням. Порядок, у якому модель перераховує виклики, не є гарантованим порядком виконання, і програма може завершити їх у будь-якому порядку. Поширеною помилкою є те, що модель запускає інструменти паралельно. Це не так; він лише запитує їх. Паралельність, тайм-аути та повторні спроби є відповідальністю програми. Ще одна помилка полягає в тому, що якщо один виклик завершується невдачею, вся група не вдається. Добре створена програма повертає кожен результат окремо, включно з помилками, щоб модель могла продовжити те, що вдалося. Для залежних кроків модель повинна викликати перший інструмент, дочекатися його результату, а потім викликати наступний. Хороші описи інструментів і системні інструкції можуть допомогти визначити, коли групувати, а коли послідовно.
Стратегічний вплив
Вартість і бюджет
Архітектурні рішення збільшують продуктивність і експлуатаційні витрати протягом багатьох років.
Чіткіші рішення
Технічна освіта допомагає командам вибрати правильний стек, а не лише найновіший.
Контроль якості
Кращий інженерний вибір зменшує проблеми з надійністю у виробництві.
Майбутнє паралельного виклику функцій
Оскільки агенти беруться за більш масштабні завдання, паралельне використання інструментів стає звичайним способом зменшення затримки, а моделі навчаються розпізнавати, які виклики є незалежними. Harnesses також додають такі функції, як планування з урахуванням залежностей і блокування ресурсів, щоб пакетні запити могли виконуватися безпечно. Судження моделі щодо залежностей, ймовірно, покращиться, але програма залишатиметься відповідальною за забезпечення безпеки щодо побічних ефектів, тайм-аутів і повторних спроб, оскільки вони залежать від реальних систем, які модель не бачить.
Реалізація в реальному світі
Помічник подорожей, який запитав про погоду в Парижі, Римі та Мадриді, видає три пошуки погоди за один хід, і програма виконує їх одночасно.
Агент панелі продажів отримує замовлення клієнта, відкриті квитки підтримки та примітки до облікового запису в одній паралельній групі, перш ніж писати підсумок.
Агент, якого запитали створити папку, а потім записати в неї файл, не повинен виконувати обидва виклики паралельно, оскільки запис залежить від наявності папки.
Дослідницький агент надсилає паралельно п’ять запитів; два тайм-аути, і програма повертає три результати плюс два чітких повідомлення про помилки, щоб модель могла повторити лише невдалі.
Ризики та огорожі
Оптимізація одного тесту може приховати ширші слабкі сторони системи.
Витрати на інфраструктуру та обслуговування часто недооцінюються.
Прогалини в безпеці та спостережуваності можуть зростати в міру ускладнення систем.
Дорожня карта впровадження
Визначте цільові показники затримки, якості та вартості перед впровадженням.
Тест за реалістичних умов навантаження та даних.
Моніторинг інструментів на наявність помилок, дрейфу та впливу користувача.
Перед масштабуванням підготуйте шляхи відкату та реагування на інциденти.
Продовжуйте досліджувати
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Parallel Function Calling quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Часті запитання
Що таке паралельний виклик функцій?
Паралельний виклик функції — це коли мовна модель запитує кілька викликів інструментів в одній відповіді, щоб програма могла запускати їх одночасно та повертати всі результати разом. Це важливо, тому що це скорочує зворотні передачі та затримку для незалежних пошуків, але це безпечно лише тоді, коли виклики не залежать один від одного та коли програма правильно обробляє порядок, побічні ефекти та часткові збої.
Що модель повертає в одній відповіді під час паралельного виклику функції?
Модель надсилає кілька запитів на виклик інструментів за один хід, які програма може запускати разом.
Хто насправді виконує інструменти одночасно?
Модель запитує лише дзвінки; паралелізм, тайм-аути та повторні спроби є роботою програми.
Яку пару дзвінків НЕ слід здійснювати паралельно?
Запис у файл залежить від існуючої папки, тому виклики мають виконуватися послідовно.
Як результати повинні бути зіставлені з викликами інструментів?
Одночасні виклики завершуються в непередбачуваному порядку, тому ідентифікатор є надійним з’єднанням.
Тайм-аут двох із п’яти паралельних пошуків. Яка найкраща відповідь?
Повернення кожного окремого результату, включно з помилками, дозволяє продовжувати модель і повторювати вибірково.
Продовжуйте вчитися
Пов'язані посібники
Інші посібники, вибрані для цієї теми