बड़े भाषा मॉडल (LLMs) में फ़ंक्शन कॉलिंग: एक व्यापक विश्लेषण

परिचय

बड़े भाषा मॉडल (LLMs) जैसे GPT-4, Claude, और PaLM ने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) में क्रांति ला दी है, जिससे मशीनें मानव जैसी भाषा को समझने और उत्पन्न करने में सक्षम हो गई हैं। हाल के LLM आर्किटेक्चर में सबसे परिवर्तनकारी विशेषताओं में से एक है फ़ंक्शन कॉलिंग—LLM की वह क्षमता जिससे वह उपयोगकर्ता के इरादे के आधार पर फ़ंक्शन कॉल को पहचान, संरचित और निष्पादित कर सकता है। यह नवाचार LLMs को बाहरी टूल्स, APIs, और डेटाबेस के साथ इंटरैक्ट करने की अनुमति देता है, जिससे उनकी क्षमताएँ केवल टेक्स्ट जेनरेशन से कहीं आगे बढ़ जाती हैं।

यह निबंध LLMs में फ़ंक्शन कॉलिंग की अवधारणा का अन्वेषण करता है, और फ़ंक्शन कॉल्स को दर्शाने के विभिन्न तरीकों की तुलना करता है: प्लेनटेक्स्ट (जैसे, <arg1>value</arg1>), JSON, और अधिक उन्नत प्रोटोकॉल जैसे MCP (मैसेज कंट्रोल प्रोटोकॉल) और A2A (एजेंट-टू-एजेंट)। हम इनके मजबूत पक्ष, कमजोरियाँ, और विभिन्न उपयोग मामलों के लिए उपयुक्तता का विश्लेषण करेंगे, कोड उदाहरण और व्यावहारिक अंतर्दृष्टि प्रदान करेंगे।

1. LLMs में फ़ंक्शन कॉलिंग को समझना

LLMs में फ़ंक्शन कॉलिंग का तात्पर्य है मॉडल की यह क्षमता कि वह:

उपयोगकर्ता के इरादे की व्याख्या करे (जैसे, "पेरिस में मौसम कैसा है?")
इरादे को फ़ंक्शन सिग्नेचर से मैप करे (जैसे, get_weather(location: str))
आर्ग्युमेंट्स को निकालकर संरचित करे (जैसे, location = "Paris")
फ़ंक्शन कॉल को ऐसे फॉर्मेट में प्रस्तुत करे जिसे बाहरी सिस्टम प्रोसेस कर सकें
परिणाम लौटाए और बातचीत में एकीकृत करे

इस प्रक्रिया के लिए न केवल भाषा की समझ, बल्कि संरचित तर्क और विशिष्ट डेटा फॉर्मेट्स का पालन भी आवश्यक है।

2. प्लेनटेक्स्ट फ़ंक्शन कॉलिंग

2.1. विवरण

प्लेनटेक्स्ट फ़ंक्शन कॉलिंग में फ़ंक्शन कॉल्स और उनके आर्ग्युमेंट्स को एक मानव-पठनीय, अक्सर मार्कअप-जैसे फॉर्मेट में दर्शाया जाता है। उदाहरण के लिए:
सादा पाठ <arg1>पेरिस</arg1> <arg2>2024-06-10</arg2>
या, एक पूर्ण फ़ंक्शन कॉल के रूप में:
सादा पाठ <function>get_weather</function> <location>पेरिस</location> <date>2024-06-10</date>

2.2. लाभ

मानव-पठनीय: मनुष्यों के लिए पढ़ना और समझना आसान।
लागू करने में सरल: जटिल डेटा संरचनाओं को पार्स करने की आवश्यकता नहीं।
लचीला: त्वरित प्रोटोटाइपिंग के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।

2.3. नुकसान

अस्पष्टता: सख्त स्कीमा की कमी से गलत व्याख्या हो सकती है।
पार्सिंग जटिलता: डेटा निकालने के लिए कस्टम पार्सर की आवश्यकता होती है।
त्रुटि-प्रवण: स्कीमा के विरुद्ध कोई वैधता नहीं; टाइपो या टैग की कमी से प्रक्रिया टूट सकती है।

2.4. उदाहरण

मान लीजिए कोई उपयोगकर्ता पूछता है: "न्यूयॉर्क से लंदन के लिए 1 जुलाई को फ्लाइट बुक करें।"

LLM आउटपुट दे सकता है:
सादा पाठ <function>book_flight</function> <from>न्यूयॉर्क</from> <to>लंदन</to> <date>2024-07-01</date>
एक बैकएंड सिस्टम को इस आउटपुट को पार्स करना होगा, मानों को निकालना होगा, और संबंधित फ़ंक्शन को निष्पादित करना होगा।

3. JSON-आधारित फ़ंक्शन कॉलिंग

3.1. विवरण

JSON (JavaScript ऑब्जेक्ट नोटेशन) एक हल्का, व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला डेटा इंटरचेंज प्रारूप है। कई LLMs, जिनमें OpenAI का GPT-4 भी शामिल है, अब संरचित JSON आउटपुट का उपयोग करके फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन करते हैं।

उदाहरण:

{
  "function": "book_flight",
  "arguments": {
    "from": "न्यूयॉर्क",
    "to": "लंदन",
    "date": "2024-07-01"
  }
}

3.2. लाभ

मशीन-पठनीय: लगभग सभी प्रोग्रामिंग भाषाओं द्वारा आसानी से पार्स किया जा सकता है।
स्कीमा मान्यता: आर्ग्युमेंट प्रकार और आवश्यक फ़ील्ड लागू कर सकता है।
मानकीकृत: एपीआई और डेटा विनिमय में व्यापक रूप से अपनाया गया।

3.3. नुकसान

कम मानव-अनुकूल: गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए प्लेनटेक्स्ट जितना पठनीय नहीं।
विस्तारशीलता: साधारण कॉल्स के लिए आवश्यकता से अधिक विस्तारपूर्ण हो सकता है।
कठोर स्वरूपण की आवश्यकता: मामूली सिंटैक्स त्रुटियाँ (जैसे, कॉमा छूटना) पार्सिंग को बिगाड़ सकती हैं।

3.4. उदाहरण

उपयोगकर्ता क्वेरी: "कल सुबह 9 बजे के लिए एक रिमाइंडर सेट करें।"

एलएलएम आउटपुट:

{
  "function": "set_reminder",
  "arguments": {
    "time": "2024-06-11T09:00:00",
    "note": "अनुस्मारक"
  }
}

एक बैकएंड सीधे इस JSON को पार्स कर सकता है और set_reminder फ़ंक्शन को निष्पादित कर सकता है।

4. एमसीपी (संदेश नियंत्रण प्रोटोकॉल) और ए2ए (एजेंट-टू-एजेंट) दृष्टिकोण

4.1. विवरण

एमसीपी और ए2ए अधिक उन्नत प्रोटोकॉल हैं जिन्हें संरचित, बहु-एजेंट संचार और समन्वयन के लिए डिज़ाइन किया गया है। इनका उपयोग अक्सर उन वातावरणों में किया जाता है जहाँ कई एजेंट्स (एलएलएम, टूल्स, एपीआई) को आपस में संवाद, समन्वय या कार्य सौंपने की आवश्यकता होती है।

एमसीपी उदाहरण

एमसीपी संदेश अक्सर मेटाडेटा, प्रेषक/प्राप्तकर्ता आईडी और पेलोड के साथ एक मानकीकृत लिफाफा उपयोग करते हैं।

{
  "protocol": "MCP",
  "message_id": "abc123",
  "sender": "LLM_Agent_1",
  "receiver": "FlightBookingService",
  "timestamp": "2024-06-10T15:00:00Z",
  "payload": {
    "function": "book_flight",
    "arguments": {
      "from": "न्यूयॉर्क",
      "to": "लंदन",
      "date": "2024-07-01"
    }
  }
}

A2A उदाहरण

A2A प्रोटोकॉल में अतिरिक्त संदर्भ शामिल हो सकते हैं, जैसे बातचीत का इतिहास, इरादा, या बहु-चरणीय वर्कफ़्लो।

{
  "protocol": "A2A",
  "conversation_id": "conv456",
  "step": 3,
  "intent": "फ्लाइटबुकिंग",
  "agent": "LLM_Agent_1",
  "target_agent": "FlightBookingService",
  "parameters": {
    "from": "न्यूयॉर्क",
    "to": "लंदन",
    "date": "2024-07-01"
  },
  "context": {
    "previous_steps": [
      {"step": 1, "action": "यूज़रसेपूछें", "result": "यूज़र फ्लाइट बुक करना चाहता है"},
      {"step": 2, "action": "विवरणप्राप्तकरें", "result": "न्यूयॉर्क से लंदन"}
    ]
  }
}

4.2. लाभ

समृद्ध मेटाडेटा: जटिल वर्कफ़्लो, मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन, और ट्रेसबिलिटी को सपोर्ट करता है।
स्केलेबिलिटी: उन बड़े सिस्टम्स के लिए उपयुक्त है जिनमें कई घटक आपस में इंटरैक्ट करते हैं।
विस्तारशीलता: आवश्यकता अनुसार नए फ़ील्ड (जैसे सुरक्षा, लॉगिंग) जोड़े जा सकते हैं।

4.3. नुकसान

जटिलता: लागू करना और बनाए रखना अधिक कठिन है।
ओवरहेड: अतिरिक्त मेटाडेटा संदेश का आकार बढ़ाता है।
कठोर अनुपालन की आवश्यकता: सभी एजेंट्स को प्रोटोकॉल विनिर्देशों का पालन करना चाहिए।

5. तुलनात्मक विश्लेषण

विशेषता	प्लेनटेक्स्ट (`<arg1>value</arg1>`)	JSON	MCP/A2A
मानव पठनीयता	उच्च	मध्यम	कम
मशीन पठनीयता	कम/मध्यम (पार्सिंग की आवश्यकता)	उच्च	उच्च
स्कीमा वैलिडेशन	कम	उच्च	उच्च
विस्तारशीलता	कम	मध्यम	उच्च
जटिलता	कम	मध्यम	उच्च
उपयोग मामला	प्रोटोटाइपिंग, सरल ऐप्स	प्रोडक्शन API, LLM टूल्स	मल्टी-एजेंट, ऑर्केस्ट्रेशन

5.1. कब कौन सा तरीका इस्तेमाल करें

प्लेनटेक्स्ट: तेज़ प्रोटोटाइपिंग, डेमो, या जब मानव पठनीयता सबसे महत्वपूर्ण हो।
JSON: प्रोडक्शन सिस्टम्स, API, और जब आधुनिक LLMs के साथ इंटीग्रेशन करना हो जो संरचित आउटपुट सपोर्ट करते हैं।
MCP/A2A: जटिल, मल्टी-एजेंट सिस्टम्स के लिए आवश्यक जहाँ ट्रेसबिलिटी, मेटाडेटा और ऑर्केस्ट्रेशन की ज़रूरत हो।

6. व्यावहारिक विचार

6.1. LLM प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग

आप LLM को कैसे प्रॉम्प्ट करते हैं, यह आउटपुट फॉर्मेट को बहुत प्रभावित करता है। उदाहरण के लिए, JSON आउटपुट के लिए प्रोत्साहित करने हेतु:

आप एक फ़ंक्शन-कॉलिंग सहायक हैं। जब कोई प्रश्न पूछा जाता है, तो एक JSON ऑब्जेक्ट के साथ उत्तर दें जिसमें फ़ंक्शन और उसके आर्ग्युमेंट्स निर्दिष्ट हों।

साधारण पाठ के लिए:

फ़ंक्शन तर्कों को इस प्रारूप में उत्तर दें: <arg1>मूल्य</arg1>

6.2. त्रुटि प्रबंधन

साधारण पाठ: त्रुटियों का पता लगाना कठिन होता है; टैग्स की कमी या गलत स्वरूपित पाठ अनदेखा रह सकता है।
JSON: पार्सर सिंटैक्स त्रुटियों को पकड़ सकते हैं, लेकिन LLMs फिर भी अमान्य JSON की कल्पना कर सकते हैं।
MCP/A2A: प्रोटोकॉल में अक्सर मजबूत प्रबंधन के लिए त्रुटि फ़ील्ड और स्थिति कोड शामिल होते हैं।

6.3. सुरक्षा

साधारण पाठ: इंजेक्शन हमलों या गलत व्याख्या के प्रति संवेदनशील।
JSON: वैधता और स्वच्छता लागू की जा सकती है।
MCP/A2A: प्रमाणीकरण, प्राधिकरण और एन्क्रिप्शन फ़ील्ड शामिल कर सकते हैं।

7. कोड उदाहरण

7.1. पाइथन में साधारण पाठ पार्स करना

import re

def parse_plaintext(text):
    # यह फ़ंक्शन टैग्स के बीच के टेक्स्ट को पार्स करता है
    pattern = r"<(\w+)>(.*?)</\1>"
    return {match[0]: match[1] for match in re.findall(pattern, text)}

text = "<function>book_flight</function><from>New York</from><to>London</to><date>2024-07-01</date>"
print(parse_plaintext(text))
# आउटपुट: {'function': 'book_flight', 'from': 'New York', 'to': 'London', 'date': '2024-07-01'}

7.2. पायथन में JSON पार्स करना

import json

def parse_json(json_str):
    return json.loads(json_str)

json_str = '''
{
  "function": "book_flight",
  "arguments": {
    "from": "New York",
    "to": "London",
    "date": "2024-07-01"
  }
}
'''
print(parse_json(json_str))

7.3. एमसीपी/ए2ए संदेशों को संभालना

def handle_mcp_message(message):
    payload = message.get("payload", {})
    function = payload.get("function")
    arguments = payload.get("arguments", {})
    # निकाले गए डेटा के आधार पर फ़ंक्शन निष्पादित करें
    # ...

mcp_message = {
    "protocol": "MCP",
    "message_id": "abc123",
    "sender": "LLM_Agent_1",
    "receiver": "FlightBookingService",
    "timestamp": "2024-06-10T15:00:00Z",
    "payload": {
        "function": "book_flight",
        "arguments": {
            "from": "New York",
            "to": "London",
            "date": "2024-07-01"
        }
    }
}
handle_mcp_message(mcp_message)

8. भविष्य की दिशा

जैसे-जैसे LLMs सॉफ़्टवेयर सिस्टम्स में और गहराई से एकीकृत होते जा रहे हैं, फ़ंक्शन कॉलिंग भी विकसित होती रहेगी। प्रमुख प्रवृत्तियाँ शामिल हैं:

मानकीकरण: LLM फ़ंक्शन कॉलिंग के लिए सार्वभौमिक स्कीमा और प्रोटोकॉल का उभरना।
टूल उपयोग: LLMs का स्वायत्त रूप से बाहरी टूल्स का चयन और आह्वान करना।
मल्टी-एजेंट सहयोग: LLMs का अन्य एजेंट्स, APIs, और सेवाओं के साथ समन्वय करना।
सुरक्षा और प्रशासन: प्रमाणीकरण, प्राधिकरण, और ऑडिटिंग के लिए उन्नत नियंत्रण।

निष्कर्ष

LLMs में फ़ंक्शन कॉलिंग AI क्षमताओं में एक महत्वपूर्ण छलांग है, जो मॉडलों को संरचित, प्रोग्राम योग्य तरीकों से दुनिया के साथ इंटरैक्ट करने में सक्षम बनाती है। प्रतिनिधित्व का चुनाव—प्लेनटेक्स्ट, JSON, या MCP/A2A जैसे उन्नत प्रोटोकॉल—एप्लिकेशन की विशिष्ट आवश्यकताओं पर निर्भर करता है, जिसमें मानव पठनीयता, मशीन पार्सिंग, विस्तारशीलता और जटिलता का संतुलन होता है।

प्लेनटेक्स्ट सरल, मानव-केंद्रित कार्यों के लिए सबसे अच्छा है।
JSON मजबूत, मशीन-टू-मशीन संचार के लिए वर्तमान मानक है।
MCP/A2A प्रोटोकॉल जटिल, बहु-एजेंट वर्कफ़्लोज़ के समन्वयन के लिए आवश्यक हैं।

जैसे-जैसे पारिस्थितिकी तंत्र परिपक्व होगा, हम LLMs के फ़ंक्शन कॉल्स के प्रतिनिधित्व, निष्पादन और प्रबंधन के तरीकों में और नवाचार की उम्मीद कर सकते हैं, जिससे बुद्धिमान स्वचालन और सहयोग के लिए नई संभावनाएँ खुलेंगी।