К содержимому
AI и данные

Tool calling — вызов функций моделью

Механизм, при котором модель возвращает не текст, а запрос на вызов вашей функции с аргументами. Мост между языковой моделью и реальными системами.

Также встречается как: function calling, вызов инструментов

Коротко. Tool calling — способ дать модели доступ к действиям. Вы описываете доступные функции и их параметры, модель решает, какую вызвать, и возвращает имя функции с аргументами. Код выполняет вызов и передаёт результат обратно.

Зачем это нужно

Языковая модель не умеет считать точно, не знает сегодняшних данных и не может ничего изменить в ваших системах. Инструменты закрывают все три дыры: расчёт делает код, актуальные данные приходят из базы, действия выполняет ваш сервис.

Типичный набор для продукта: поиск по базе знаний, получение данных клиента, создание заявки, отправка уведомления.

Зачем фаундеру

Именно на tool calling строится большинство полезных AI-функций в бизнесе. Модель здесь работает не как источник знаний, а как интерпретатор: понимает, что хочет человек, и переводит это в вызов нужной операции.

Это же снижает галлюцинации: цифры и факты приходят из системы, а не из памяти модели.

Где ошибаются

Плохо описывают инструменты. Описание функции и её параметров — это тот же промпт. Расплывчатое описание = неверные вызовы.

Дают слишком много инструментов сразу. Чем длиннее список, тем чаще модель выбирает не то. Десяток — разумный потолок для одного сценария.

Не проверяют аргументы. Модель может передать некорректные значения. Валидация на стороне кода обязательна — как для любого внешнего ввода.

Разрешают необратимые действия без подтверждения. Удаление, платежи и рассылки должны проходить через человека.

Разобрать это на своём проекте

Мы доводим идеи фаундеров до работающего MVP за долю в компании. Расскажите про свою — посмотрим на цифры вместе.

Оставить заявку

Рядом в словаре

AI-агент

Система, где модель не просто отвечает, а вызывает инструменты, выполняет шаги и добивается цели. Отличается от чат-бота наличием действий.

MCP

Открытый протокол, по которому AI-приложения подключают внешние источники данных и инструменты. Единый разъём вместо интеграции под каждую систему.

LLM

Модель, обученная предсказывать следующий фрагмент текста и научившаяся на этом отвечать, писать код и рассуждать. Основа современных AI-продуктов.

Векторная база

База данных, которая хранит векторы и быстро находит ближайшие к запросу. Инфраструктурный слой поиска по смыслу и RAG-систем.

Галлюцинация

Правдоподобный, но неверный ответ модели: несуществующие факты, ссылки и цитаты. Свойство технологии, а не поломка, — с ним работают, а не чинят.

Дистилляция

Обучение компактной модели на ответах крупной, чтобы получить близкое качество на узкой задаче за меньшие деньги и с меньшей задержкой.