函数目标：

• 在与大模型 自然语言交流中，可通过调用外部工具来回答问题; 将自然语言转换为 API 调用参数或查询数据库的条件；提取文本中的结构化数据。
• 自动通过函数增加业务系统的实时数据，让大模型更懂业务。

业务场景描述

• 通过自然语言告诉大模型：帮我创建一个用户，姓名叫张三 ，密码：1234565 手机号：13888888888
• 那么大模型自动通过函数回调业务系统的接口，创建一个用户。

开发自己的函数

PIG AI 提供了一个接口，可以让大模型帮助用户自动匹配自己的业务标签，用户自然语言 ==》 业务系统标签

@Component
@RequiredArgsConstructor
public class TagFunctionCalling implements FunctionCalling<TagRequest, R> {

    @Override
    public String functionName() {
        return "tagFunctionCalling";
    }

    /**
     * 判断大模型返回的参数是否正确
     */
    @Override
    public R checkParams(TagRequest tagRequest, PigxUser userDetails, ChatMessageDTO.ExtDetails extDetails) {
        return R.ok();
    }

    /**
     * 业务处理逻辑
     */
    @Override
    public R<String> handle(TagRequest tagRequest, PigxUser userDetails, ChatMessageDTO.ExtDetails extDetails) {
        // 根据大模型返回的标签列表，执行自己的业务逻辑
        
        // 返回给大模型一段话，让大模型返回给用户
        return R.ok("获取成功");
    }

}

@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = true)
@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL)
@JsonClassDescription("标签信息")
class TagRequest extends BaseAiRequest {
    @JsonProperty(required = true, value = "tagList")
    @JsonPropertyDescription("标签列表")
    private List<String> tagList;
}

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前端测试