# Function Calling là gì?

Function-calling là **cách để LLM thực hiện hành động trên môi trường của nó**. Tính năng này được [giới thiệu lần đầu trong GPT-4](https://openai.com/index/function-calling-and-other-api-updates/), sau đó được áp dụng ở các model khác.

Giống như Tools của Agent, function-calling cho phép model **tương tác với môi trường**. Tuy nhiên, khả năng gọi hàm **được model học** và ít phụ thuộc vào prompting hơn các kỹ thuật Agent khác.

Trong chương 1, Agent **không học cách sử dụng Tools** mà chỉ được cung cấp danh sách Tools, dựa trên khả năng tổng quát hóa của model để lập kế hoạch sử dụng chúng.

Còn với function-calling, **Agent được fine-tuning (tinh chỉnh) để sử dụng Tools**.

## Model "học" cách thực hiện hành động như thế nào?

Ở chương 1, ta đã tìm hiểu workflow tổng quan của Agent. Khi người dùng cung cấp Tools và đưa ra truy vấn, model sẽ lặp qua các bước:

1. *Suy nghĩ*: Xác định hành động cần thực hiện để đạt mục tiêu
2. *Hành động*: Định dạng hành động với tham số chính xác và dừng generation
3. *Quan sát*: Nhận kết quả từ việc thực thi

Trong hội thoại thông thường qua API, cuộc trò chuyện sẽ luân phiên giữa user và assistant:

```python
conversation = [
    {"role": "user", "content": "I need help with my order"},
    {"role": "assistant", "content": "I'd be happy to help. Could you provide your order number?"},
    {"role": "user", "content": "It's ORDER-123"},
]
```

Function-calling mang đến **vai trò mới trong hội thoại**:
1. Vai trò mới cho **Hành động**
2. Vai trò mới cho **Quan sát**

Ví dụ từ [Mistral API](https://docs.mistral.ai/capabilities/function_calling/):

```python
conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": "What's the status of my transaction T1001?"
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": "",
        "function_call": {
            "name": "retrieve_payment_status",
            "arguments": "{\"transaction_id\": \"T1001\"}"
        }
    },
    {
        "role": "tool",
        "name": "retrieve_payment_status",
        "content": "{\"status\": \"Paid\"}"
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": "Your transaction T1001 has been successfully paid."
    }
]
```

> ...Nhưng bạn nói có vai trò mới cho function calls?

**Vừa đúng vừa sai**. Trong trường hợp này và nhiều API khác, model định dạng hành động dưới dạng message "assistant". Chat template sẽ biểu diễn điều này qua **Special Token** (Token đặc biệt):

- `[AVAILABLE_TOOLS]` – Bắt đầu danh sách Tools  
- `[/AVAILABLE_TOOLS]` – Kết thúc danh sách Tools  
- `[TOOL_CALLS]` – Gọi Tool (thực hiện "Hành động")  
- `[TOOL_RESULTS]` – "Quan sát" kết quả  
- `[/TOOL_RESULTS]` – Kết thúc quan sát (model có thể tiếp tục decode)

Chúng ta sẽ tìm hiểu thêm về function-calling trong khóa học. Bạn có thể xem [tài liệu chi tiết](https://docs.mistral.ai/capabilities/function_calling/) để hiểu sâu hơn.

---
Sau khi hiểu function-calling là gì và cách hoạt động, hãy **thêm khả năng function-calling cho model chưa hỗ trợ**: [google/gemma-2-2b-it](https://huggingface.co/google/gemma-2-2b-it) bằng cách thêm Special Token mới.

**Trước tiên cần hiểu về fine-tuning và LoRA**.

