Tool Calling LLM: guida all’uso e vantaggi principali

Il mondo dell’intelligenza artificiale sta vivendo una rivoluzione silenziosa ma potente, grazie all’introduzione del tool calling nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Questa innovazione sta aprendo nuove frontiere nell’interazione tra uomo e macchina, rendendo gli LLM più versatili e capaci che mai.

Cos’è il tool calling negli LLM?

Immagina di avere un assistente virtuale super intelligente che non solo capisce le tue domande, ma può anche utilizzare strumenti esterni per darti risposte più precise. Ecco, questo è il tool calling LLM in poche parole.

Il tool calling permette agli LLM di:

• interpretare le richieste degli utenti;
• selezionare gli strumenti più adatti per rispondere;
• generare output strutturati per l’esecuzione di funzioni esterne.

Pensa a quando chiedi a un amico di controllare il meteo. Lui non sa la temperatura esatta, ma sa come usare un’app meteo per darti l’informazione. Gli LLM con tool calling fanno lo stesso, ma in modo automatizzato e su scala molto più ampia.

Come funziona il tool calling nella pratica?

Vediamo un esempio concreto di come implementare il tool calling utilizzando l’OpenAI SDK:

python

import openai

# Definiamo una funzione di esempio
def calculator(operation, num1, num2):
    if operation == "add":
        return num1 + num2
    elif operation == "subtract":
        return num1 - num2
    elif operation == "multiply":
        return num1 * num2
    elif operation == "divide":
        return num1 / num2

# Definiamo lo schema della funzione per il tool calling
calculator_function = {
    "name": "calculator",
    "description": "Esegue operazioni aritmetiche di base",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "operation": {
                "type": "string",
                "enum": ["add", "subtract", "multiply", "divide"],
                "description": "L'operazione da eseguire"
            },
            "num1": {
                "type": "number",
                "description": "Il primo numero"
            },
            "num2": {
                "type": "number",
                "description": "Il secondo numero"
            }
        },
        "required": ["operation", "num1", "num2"]
    }
}

# Chiamata all'API di OpenAI con tool calling
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4-0613",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Sei un assistente matematico."},
        {"role": "user", "content": "Quanto fa 3 più 4?"},
    ],
    functions=[calculator_function],
    function_call={"name": "calculator"}
)

# Estraiamo la chiamata alla funzione e i suoi argomenti
function_call = response.choices[0].message.function_call
name = function_call.name
arguments = json.loads(function_call.arguments)

# Eseguiamo la funzione con gli argomenti forniti
result = calculator(arguments['operation'], arguments['num1'], arguments['num2'])

print(f"Risultato: {result}")

Questo esempio mostra come l’LLM possa interpretare una domanda semplice, scegliere lo strumento appropriato (in questo caso, la calcolatrice) e generare gli input necessari per eseguire l’operazione richiesta.

I vantaggi del tool calling per gli utenti e le aziende

L’introduzione del tool calling negli LLM sta portando numerosi benefici sia agli utenti finali che alle aziende:

• maggiore precisione nelle risposte;
• capacità di eseguire azioni concrete;
• integrazione seamless con sistemi esterni;
• automazione di processi complessi;
• miglioramento dell’esperienza utente.

Per le aziende, questo si traduce in:

• riduzione dei costi operativi;
• aumento dell’efficienza nei processi decisionali;
• possibilità di creare servizi più personalizzati;
• innovazione nei modelli di business.

Pensa a quanto potrebbe essere utile per una startup avere un assistente virtuale capace di analizzare dati di mercato, generare report e persino eseguire azioni su piattaforme come Airtable o Make.com, tutto tramite semplici comandi in linguaggio naturale.

Le sfide del tool calling: sicurezza e affidabilità

Nonostante i vantaggi, l’implementazione del tool calling LLM non è priva di sfide. Le principali preoccupazioni riguardano:

• la sicurezza dei dati;
• l’affidabilità delle azioni eseguite;
• la gestione delle autorizzazioni;
• la comprensione dei limiti del sistema.

È fondamentale che gli sviluppatori implementino robuste misure di sicurezza e che gli utenti siano consapevoli delle potenzialità e dei limiti di questi sistemi. Non vorremmo certo che un LLM decidesse di inviare email imbarazzanti ai nostri colleghi, no?

Il futuro del tool calling: verso un’IA più integrata

Il tool calling negli LLM sta gettando le basi per un futuro in cui l’intelligenza artificiale sarà sempre più integrata nelle nostre vite quotidiane e nei processi aziendali. Vediamo un esempio di come potrebbe funzionare un assistente virtuale avanzato con tool calling:

python

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.tools import tool

@tool
def invia_email(destinatario: str, oggetto: str, corpo: str) -> str:
    """Invia un'email al destinatario specificato."""
    # Qui andrebbe il codice per inviare effettivamente l'email
    return f"Email inviata a {destinatario} con oggetto: {oggetto}"

@tool
def crea_evento_calendario(titolo: str, data: str, partecipanti: list) -> str:
    """Crea un evento nel calendario con i dettagli specificati."""
    # Qui andrebbe il codice per creare l'evento nel calendario
    return f"Evento '{titolo}' creato per il {data} con {len(partecipanti)} partecipanti"

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-0125")
assistente = llm.bind_tools([invia_email, crea_evento_calendario])

risposta = assistente.invoke("Organizza una riunione di team per domani alle 15:00 e invia un invito via email a tutto il team.")
print(risposta)

Questo esempio mostra come un assistente virtuale potrebbe utilizzare diverse funzioni (inviare email e creare eventi nel calendario) per eseguire un compito complesso richiesto dall’utente.

Strumenti e framework per implementare il tool calling

Se sei uno sviluppatore o un’azienda interessata a sfruttare il potenziale del tool calling LLM, ecco alcuni strumenti e framework che dovresti conoscere:

• OpenAI SDK: permette di integrare facilmente le capacità di tool calling nei modelli GPT;
• LangChain: offre un’interfaccia unificata per gestire il tool calling con diversi provider di LLM;
• Composio: fornisce integrazioni pronte all’uso per applicazioni come GitHub, Notion e Slack.

Vediamo un esempio di come utilizzare Composio per creare un agente che revisiona le pull request su GitHub:

python

from composio_openai import Action, ComposioToolSet
from openai import OpenAI

composio_toolset = ComposioToolSet()
pr_agent_tools = composio_toolset.get_actions([
    Action.GITHUB_GET_CODE_CHANGES_IN_PR,
    Action.GITHUB_PULLS_CREATE_REVIEW_COMMENT,
    Action.GITHUB_ISSUES_CREATE
])

openai_client = OpenAI()

assistant = openai_client.beta.assistants.create(
    name="Assistente Revisione PR",
    instructions="Sei un esperto revisore di codice. Il tuo compito è analizzare le modifiche di una PR e fornire feedback costruttivo.",
    model="gpt-4",
    tools=pr_agent_tools
)

# Il resto del codice per gestire le PR e utilizzare l'assistente

Questo esempio mostra come creare un agente che può interagire con GitHub per revisionare automaticamente le pull request, un’applicazione pratica e potente del tool calling.

Il tool calling LLM sta ridefinendo i confini dell’intelligenza artificiale, aprendo nuove possibilità per l’innovazione e l’automazione. Che tu sia un utente curioso, un professionista o un’azienda in cerca di soluzioni all’avanguardia, è il momento di esplorare questa tecnologia e scoprire come può trasformare il tuo modo di lavorare e interagire con il mondo digitale. Il futuro è qui, e parla il linguaggio del tool calling!

Tool Calling negli LLM – Domande frequenti