Function Calling

Kurz erklärt

Function Calling ist ein Verfahren, bei dem ein Sprachmodell statt einer freien Textantwort einen strukturierten Funktionsaufruf mit passenden Parametern vorschlägt. Die Anwendung kann diesen Aufruf prüfen und ausführen.

Was ist Function Calling?

Dem Modell werden verfügbare Funktionen mit Namen, Beschreibung und erwarteten Eingabefeldern bekannt gemacht. Erkennt es eine passende Aufgabe, erzeugt es strukturierte Daten, beispielsweise den Namen einer Funktion und ein Datum.

Das Modell führt die Funktion nicht selbst aus. Kontrollierter Anwendungscode entscheidet, ob und wie der Vorschlag verwendet wird.

Wie funktioniert das?

„Welche Räume sind Dienstag frei?“
              ↓
Modell erzeugt strukturierten Aufruf
raum_suchen(datum="...")
              ↓
Anwendung prüft und führt aus
              ↓
Tool-Ergebnis → Modell → verständliche Antwort

Konkretes Beispiel

Ein Modell schlägt für eine Raumsuche folgende Parameter vor: Datum, Zeitfenster und benötigte Kapazität. Die Anwendung validiert Format und Berechtigung. Erst dann wird die Kalender-API abgefragt.

Soll anschließend gebucht werden, sollte dafür eine getrennte Funktion mit ausdrücklicher Bestätigung existieren.

Warum ist das wichtig?

Strukturierte Aufrufe sind zuverlässiger zu verarbeiten als ein Satz wie „Ich habe den Raum gebucht“. Trotzdem können Funktionsname oder Argumente falsch sein. Deshalb müssen Eingaben validiert, Berechtigungen geprüft und folgenreiche Aktionen bestätigt werden.

Zusammenhang mit anderen KI-Begriffen

Tools sind die verfügbaren Funktionen.
Eine API kann das Ziel eines Funktionsaufrufs sein.
MCP kann Tools standardisiert bereitstellen.

Typisches Missverständnis

Missverständnis: Der vom Modell erzeugte Funktionsaufruf ist bereits sicher und korrekt.

Er ist zunächst ein Vorschlag aus einem probabilistischen Modell. Die Anwendung muss ihn wie andere externe Eingaben prüfen.

Merksatz

Function Calling übersetzt natürliche Sprache in einen prüfbaren, strukturierten Werkzeugaufruf.