我们调用deepseek的api问目前是几月几号
回答的结果显然不对，原因是 AI 大语言模型本身是 “封闭” 的：
无法访问私有数据： 无法读取你的个人邮件、公司数据库等。
知识截止： 它们的训练数据有截止日期，无法获取实时信息（如最新天气、股价、新闻）。
缺乏执行能力： 它们无法直接执行操作（如发送邮件、查询数据库、控制智能家居）。
我们可以使用Function Call的功能来解决这个问题
AI 大模型中的 Function Call（函数调用）, 它是一个极其重要的功能，它极大地扩展了大语言模型的能力边界，使其从单纯的文本生成器升级为能够感知、决策并操作外部世界的智能代理。
其优势与价值如下：
- 访问实时信息： 获取股票、天气、新闻、航班等最新数据。
- 操作外部系统： 发送邮件、创建日历事件、控制 IoT 设备、操作数据库。
- 执行精确计算/转换： 调用计算器、货币转换器等。
- 检索私有/专有数据： 连接企业内部数据库、知识库、CRM 系统。
- 增强可靠性： 将需要精确性的任务（如计算、数据查询）交给专门工具处理，减少模型“幻觉”。
- 构建智能代理（Agents）：
Function Call是实现AI Agent自动规划和执行复杂任务序列（如“查天气-订机票-发通知”）的基础技术。 - 简化开发： 开发者只需定义好函数接口，模型能理解如何调用，无需复杂的自然语言解析。
- 提升用户体验： 用户可以用自然语言无缝触发复杂的后端操作。
Spring AI 中 Tool Calling 的处理流程
Spring AI 通过一套灵活的抽象机制支持工具调用 (Tool Calling)，使您能够以一致的方式定义、解析和执行工具。
TIP: 在 Spring AI 框架中，
Function Call被称之为Tool Calling。
我们想让模型能够使用某个工具时，我们会在聊天请求中包含该工具的定义。每个工具定义包含一个名称（name）、一个描述（description）以及输入参数的模式（schema），处理流程如下：
- 模型调用： 调用 AI 大模型时，会将提示词以及可供使用的工具集，一同发送过去。由 AI 大模型决定是否需要调用某个工具，当需要时，它会反馈一个响应，其中包含工具名称以及依照定义的输入参数模式构建的输入参数。
- 执行工具： Spring AI 负责使用工具名称来识别对应的工具，并使用提供的输入参数执行该工具。
- 处理结果： Spring AI 处理工具调用的结果。
- 返回结果： Spring AI 将工具调用的结果发送回 AI 大模型。
- 模型生成最终响应： 模型利用工具调用的结果作为额外上下文，生成最终面向用户的响应。
为了解决大模型获取不到时间的问题我们可以定义一个tool
/**
* 日期tool
*/
@Slf4j
public class DateTimeTools {
@Tool(description = "获取当前的时间")
String getCurrentDateTime() {
return LocalDateTime.now().toString();
}
}
@Bean
public ChatClient chatClient(DeepSeekChatModel chatModel) {
return ChatClient.builder(chatModel)
// .defaultSystem("现在请你扮演小酒的客服")//为模型设定的角色
.defaultAdvisors(new SimpleLoggerAdvisor()//添加Spring AI的日志记录器
// ,new MyAdvisor()//添加自定义的日志记录器这个只有在非流式对话的情况下有用
, MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build()
)
.defaultTools(new DateTimeTools())
.build();
}
现在就能获取到当前时间了
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