Tool-calling: Bí Mật Đằng Sau 'Siêu Năng Lực' Của AI Hiện Đại!
Lê Lân
0
Tool-calling trong LLMs: Cách Thức Hoạt Động và Ứng Dụng Thực Tiễn
Mở Đầu
Tool-calling là một bước đột phá quan trọng giúp nâng cao khả năng ứng dụng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Thay vì chỉ trả lời câu hỏi dựa trên dữ liệu đã học, LLM có thể truy cập thông tin bên ngoài và thực hiện hành động thông qua các công cụ, mang lại sự linh hoạt vượt trội.
Trong thời đại AI phát triển nhanh chóng, công nghệ LLM không chỉ dừng lại ở khả năng tạo ra văn bản mà còn tiến tới việc điều khiển các chức năng bên ngoài thông qua cơ chế gọi công cụ (tool-calling). Tính năng này cho phép LLM truy xuất dữ liệu thực tế, cập nhật thông tin thời gian thực như thời tiết, điểm số thể thao hay sự kiện mới, đồng thời tích hợp sâu với các hệ thống API, cơ sở dữ liệu hoặc thậm chí là các đoạn mã thực thi.
Bài viết này sẽ phân tích chi tiết về hoạt động của tool-calling trong LLM, cách triển khai với ví dụ thực tế sử dụng Ollama + Go, cùng những ứng dụng đa dạng và lợi ích mà nó mang lại cho cả lập trình viên lẫn người dùng cuối.
Khái Niệm và Cơ Chế Hoạt Động của Tool-calling
Tool-calling là gì?
Tool-calling là một tính năng trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và API của chúng, cho phép mô hình không chỉ trả lời trực tiếp câu hỏi mà còn tạo đầu vào để gọi các hàm hoặc công cụ bên ngoài và dựa trên kết quả trả về để tạo ra phản hồi chính xác hơn.
Cách thức hoạt động
1. Mô hình chỉ tạo ra văn bản
LLM không thể gọi hàm trực tiếp, mà thay vào đó nó sinh ra một định dạng dữ liệu có cấu trúc mô tả hàm cần gọi cùng tham số đầu vào.
2. Trình điều khiển (Controller)
Một chương trình bên ngoài chịu trách nhiệm nhận dữ liệu đầu vào từ LLM, phân tích, tìm hàm tương ứng và thực thi hàm đó.
Sau khi thực thi xong, kết quả được gửi lại cho LLM (thường ở dạng JSON).
3. Mô hình phản hồi người dùng
LLM sử dụng thông tin trả về để tạo ra câu trả lời hoàn chỉnh dựa trên cả dữ liệu từ hàm lẫn kiến thức được huấn luyện.
Điều quan trọng là LLM phải được cung cấp các định nghĩa công cụ: tên hàm, mô tả chức năng và cấu trúc dữ liệu đầu vào. Đây có thể được truyền qua system prompts hoặc qua trường riêng biệt trong API.
Ví dụ Minh Họa Với Ollama và Ngôn Ngữ Go
Thiết lập system prompt cho tool-calling
Dưới đây là ví dụ hệ thống prompt giúp chỉ dẫn cho model cách sử dụng các công cụ dưới dạng JSON:
{
"tool":"<tên công cụ>",
"tool_input":{"tham số":"đúng định dạng"}
}
Nếu câu hỏi yêu cầu công cụ ngoài, model sẽ trả về JSON trên.
Nếu không, model trả lời bình thường với văn phong thân thiện, hấp dẫn.
Ví dụ sử dụng công cụ getCurrentWeather
Input mẫu: "What is the weather like in New York City?"
Model trả ra:
{
"tool":"getCurrentWeather",
"tool_input":{
"location":"New York City",
"unit":"fahrenheit"
}
}
Controller giả lập API trả về:
{"temperature":78,"unit":"F"}
Model tiếp tục tao ra phản hồi tự nhiên dựa trên dữ liệu trên.
if err := client.Chat(ctx, req, handler); err != nil {
log.Fatal(err)
}
req.Messages = messages
if err := client.Chat(ctx, req, handler); err != nil {
log.Fatal(err)
}
}
Thông qua ví dụ trên, ta thấy được cách kiến trúc cho phép LLM điều khiển luồng thực thi bằng cách trả về tên hàm và tham số, từ đó chương trình bên ngoài đóng vai trò "cầu nối" chạy hàm và truyền dữ liệu trả về cho LLM.
Ứng Dụng Thực Tiễn và Tiềm Năng Phát Triển
Ví dụ dự án "Walks of Italy"
Ban đầu là ứng dụng giám sát và cảnh báo khi có tour mới.
Được mở rộng với các công cụ:
getAllTours: liệt kê tên tour và ID
getTourDetails: lấy mô tả chi tiết tour qua API
getTourAvailability: kiểm tra ngày có chỗ còn trống, giá và sức chứa
Người dùng có thể truy vấn bằng lời nói tự nhiên như:
"What is the availability of the Pristine Sistine tour next week?"
"What tours can I do in Rome on August 3rd and 4th?"
"If I can only do one tour in Rome, which should I do?"
Tính ưu việt
Tính linh hoạt cao: khả năng mở rộng chức năng chỉ bằng cách thêm công cụ và huấn luyện máy mô hình.
Giúp người dùng phi kỹ thuật truy vấn dữ liệu phức tạp dễ dàng.
Tính tùy biến theo yêu cầu cá nhân không bị giới hạn bởi code cứng.
MCP (Model Context Protocol) – Tiến Hóa Của Tool-calling
MCP là gì?
MCP là giao thức tiêu chuẩn, đưa toàn bộ quản lý công cụ lên Server thay vì phụ thuộc vào chương trình client tùy biến riêng biệt.
Một MCP server cung cấp các hàm, API có thể truy cập bởi bất kỳ client và mô hình nào tương thích.
Ví dụ như Walks of Italy có thể trở thành MCP server, cho phép mọi mô hình có thể gọi công cụ một cách đồng nhất.
Lợi ích của MCP
Giảm thiểu chi phí phát triển client.
Tăng tính tương tác và khả năng mở rộng linh hoạt.
Chuẩn hóa và bảo mật khi truy xuất dữ liệu bên ngoài.
Những Suy Nghĩ và Định Hướng Tương Lai
LLMs vẫn chỉ là các trình tạo văn bản được điều khiển bởi các thuật toán học sâu. Công nghệ tool-calling làm cho LLM từ "hộp đen" thành "trình điều khiển" trong các chương trình có tính tương tác và thực thi phức tạp hơn.
Việc tích hợp LLM với công cụ bên ngoài cho phép phát triển các ứng dụng linh hoạt, mở rộng không giới hạn và phục vụ người dùng phi kỹ thuật.
Tuy nhiên, độ tin cậy và tính chính xác vẫn là thách thức, cần có sự cân bằng giữa hiệu năng và kiểm soát.
Việc tạo các bộ công cụ đặc thù, với các hàm giới hạn và truy vấn có kiểm soát là cần thiết để tránh rủi ro bảo mật hoặc sai lệch dữ liệu.
Trong tương lai, MCP và các chuẩn giao tiếp sẽ thúc đẩy sự phát triển đồng bộ giữa các mô hình AI và hệ thống công nghệ.
Kết Luận
Tool-calling mang lại bước tiến giúp LLM không còn giới hạn trong việc tạo văn bản mà trở thành cầu nối để tương tác trực tiếp với thế giới bên ngoài qua các công cụ, API và dữ liệu thời gian thực. Việc áp dụng cơ chế này mở ra nhiều khả năng phát triển ứng dụng AI đa dạng, từ chatbot thông minh đến hệ thống quản lý phức tạp.
Điều quan trọng khi xây dựng hệ thống dựa trên tool-calling là tìm được sự cân bằng giữa tính linh hoạt và độ tin cậy. Với sự phát triển của MCP, tương lai của tool-calling trong AI hứa hẹn sẽ càng tiên tiến và chuẩn hóa hơn, giúp AI trở nên phổ biến và thực dụng hơn trong mọi lĩnh vực.
Nếu bạn là nhà phát triển hay doanh nghiệp, hãy cân nhắc tích hợp công nghệ này để tận dụng sức mạnh của LLM kết hợp với dữ liệu thật và tính năng động từ các công cụ bên ngoài.