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Function Calling

Function Calling ist ein standardisiertes Protokoll, über das ein LLM strukturierte Funktionsaufrufe generiert, anstatt Freitext auszugeben. Das Modell erkennt, welche Funktion benötigt wird, und liefert die Parameter im korrekten JSON-Format. IJONIS nutzt Function Calling als Grundbaustein für zuverlässige KI-Agenten in Produktivumgebungen.

Warum ist das relevant?

Function Calling macht KI-Agenten zuverlässig genug für den Produktiveinsatz. Statt unstrukturierte Textantworten zu parsen, erhalten Ihre Systeme exakte, maschinenlesbare Aufrufe. Das eliminiert Parsing-Fehler und ermöglicht die sichere Integration von KI in geschäftskritische Workflows wie Bestellwesen, Rechnungsprüfung oder CRM-Pflege.

So setzt IJONIS das ein

Wir implementieren Function Calling über den OpenAI-Standard mit LangChain-Abstraktionen und Pydantic-Validierung. Jede Funktion erhält ein typisiertes Schema, automatische Parameterprüfung und Retry-Logik — damit Ihre Agenten auch bei unerwarteten Eingaben stabil arbeiten.

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Function Calling und Tool Calling?

Function Calling ist das Protokoll — der technische Standard, nach dem ein LLM strukturierte Aufrufe erzeugt. Tool Calling ist das übergreifende Konzept, dass ein Agent externe Werkzeuge nutzt. Function Calling ist die gängigste Implementierung von Tool Calling.

Unterstützen alle LLMs Function Calling?

Nicht alle, aber alle führenden Modelle: GPT-4, Claude, Gemini und Mistral Large unterstützen Function Calling nativ. Open-Source-Modelle wie Llama können über spezialisierte Feinabstimmungen ebenfalls Function Calling lernen.

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