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Llamada a funciones con LLMs se refiere a la capacidad de integrar los LLMs con funciones, APIs o herramientas externas; esto se logra identificando e invocando la función adecuada basada en una consulta dada y en la documentación asociada. Esta capacidad extiende la utilidad de los LLMs más allá de la generación de texto, permitiéndoles realizar tareas específicas como la recuperación de información, la ejecución de código y la interacción con APIs. Al invocar funciones externas o APIs, los LLMs pueden realizar acciones que antes estaban fuera de sus capacidades individuales. Esta técnica permite a los LLMs actuar sobre sus propios resultados, cerrando así la brecha entre el pensamiento y la acción, de manera similar a cómo los humanos usan herramientas para completar diversas tareas. Con la introducción de la llamada a funciones, los LLMs añaden determinismo y veracidad al proceso de generación, logrando un equilibrio entre creatividad y lógica. Este método permite a los LLMs conectarse a sistemas internos y bases de datos o incluso realizar búsquedas en internet a través de navegadores conectados. Modelos como la serie GPT de OpenAI admiten la llamada a funciones, y modelos perfeccionados como Gorilla están específicamente diseñados para mejorar la precisión y consistencia en la generación de llamadas a APIs ejecutables a partir de instrucciones en lenguaje natural. Como técnica, la llamada a funciones se sitúa dentro de la generación mejorada por recuperación (RAG) y arquitecturas de agentes. Debería verse como un patrón abstracto de uso, destacando su potencial como una herramienta fundamental en diversas implementaciones, más que como una solución específica.
