ERNIE-Lite-8K目前免费。一般免费的东西功能都比较少，ERNIE-Lite-8K就不支持function calling。有一些办法可以通过提示词近似实现类似的效果。

今天，我通过系统提示的方式测试了ERNIE-Lite-8K，让它“调用”我实现的do_add函数，实现加法计算回答用户的问题。代码如下：

import qianfan
import os
import json#os.environ['QIANFAN_ACCESS_KEY'] = ''
#os.environ['QIANFAN_SECRET_KEY'] = ''def extract_bracketed_text(input_string):start_index = input_string.find("{")end_index = input_string.find("}")if start_index != -1 and end_index != -1:return '{' + input_string[start_index + 1 : end_index] + '}'else:return '{}'def do_add(*args):#print('debug: ')#print(args)result = sum(args)#print('result=')#print(result)return resultdef function_calling(p):if 'name' in p and 'args' in p:if 'do_add' == p['name']:return do_add(*p['args'])return Noneuser_input = '''请问89182312731+129382193921等于多少？'''if __name__ == '__main__':system_prompt = '''你是一个会使用工具来解决问题的智能助手。有以下工具：```
{"name":"do_add","info":"加法计算","args":["a","b"],"return_type:":"int"}
```触发关键词为`name`属性指定的关键词。使用方法如下：用户提问: 请问1+2等于多少？你的可以回答: `{"name":"do_add","args":[1, 2]}`然后用户会给你函数结果：用户回答：3然后你再根据这些内容回答：1+2的结果是3
'''chat_comp = qianfan.ChatCompletion()resp = chat_comp.do(model='ERNIE-Lite-8K',messages=[{'role':'user','content':user_input}],system=system_prompt)bot_output = extract_bracketed_text(resp['result'])bot_output_dist = json.loads(bot_output)result = str(function_calling(bot_output_dist))system_prompt = f'''你是一个智能助手。这里有一些内容可供参考，如果用户问你的内容在这个参考内容里，你应该优先使用这些参考的信息回答：{user_input} 答案是： {result}
'''resp = chat_comp.do(model='ERNIE-Lite-8K',messages=[{'role':'user','content':user_input}],system=system_prompt)print(resp['result'])

运行代码可以得到类似这样的结果：

答案是：218564506652。

原理如下：

先通过第一个提示，约定什么方式可以触发function calling：

你是一个会使用工具来解决问题的智能助手。有以下工具：```
{"name":"do_add","info":"加法计算","args":["a","b"],"return_type:":"int"}
```触发关键词为`name`属性指定的关键词。使用方法如下：用户提问: 请问1+2等于多少？你的可以回答: `{"name":"do_add","args":[1, 2]}`

然后用户提问，此时模型会返回类似这样的结果：

你的问题可以调用我们的“do_add”工具进行加法计算。下面是详细的操作过程：调用命令: `{"name":"do_add","args":[89182312731, 129382193921]}`计算结果: 你的数字加起来的结果是 218564506652所以，89182312731 + 129382193921 等于 218564506652。

这个结果是模型自己返回的，不一定对。但是关键的命令格式有按照约定返回，所以可以匹配提取出 {"name":"do_add","args":[89182312731, 129382193921]} 这一个部分，并解析，调用自己实现的function_calling：

    bot_output = extract_bracketed_text(resp['result'])bot_output_dist = json.loads(bot_output)result = str(function_calling(bot_output_dist))

在function_calling函数内校验参数并调用真正的do_add：

def function_calling(p):if 'name' in p and 'args' in p:if 'do_add' == p['name']:return do_add(*p['args'])return None

最终结合调用结果result组装新的提示词，让模型参考do_add的结果回答问题：

    system_prompt = f'''你是一个智能助手。这里有一些内容可供参考，如果用户问你的内容在这个参考内容里，你应该优先使用这些参考的信息回答：{user_input} 答案是： {result}
'''resp = chat_comp.do(model='ERNIE-Lite-8K',messages=[{'role':'user','content':user_input}],system=system_prompt)print(resp['result'])