函数Schema

函数Schema概述

函数Schema（Function Schema）是使用JSON Schema格式定义函数接口的规范。在LLM函数调用中，Schema定义了函数的名称、描述、参数结构和约束，是模型理解如何调用函数的关键。

Schema结构

基本框架

{
  "name": "get_weather",
  "description": "获取指定城市的天气信息",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "city": {
        "type": "string",
        "description": "城市名称"
      },
      "unit": {
        "type": "string",
        "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
        "description": "温度单位"
      }
    },
    "required": ["city"]
  }
}

字段说明

• name：函数名称，模型用于引用
• description：函数功能描述
• parameters：JSON Schema格式的参数定义
• required：必填参数列表

类型系统

基本类型

• string：字符串类型
• number：数字类型（整数和浮点数）
• integer：整数类型
• boolean：布尔类型

复合类型

• object：对象类型，定义属性
• array：数组类型，定义元素类型
• enum：枚举类型，限定取值范围

约束属性

• minimum/maximum：数值范围
• minLength/maxLength：字符串长度
• pattern：正则表达式匹配
• default：默认值

设计原则

描述清晰

• 用简洁的语言描述函数功能
• 每个参数都有明确的描述
• 避免歧义和模糊表述

参数最小化

• 只定义必要的参数
• 使用默认值减少必填参数
• 避免过度约束

向前兼容

• 新增可选参数不影响旧调用
• 参数值使用枚举而非自由文本
• 版本化命名

嵌套Schema

支持复杂的参数结构：

{
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "filters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "date_range": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "start": {"type": "string", "format": "date"},
              "end": {"type": "string", "format": "date"}
            }
          },
          "category": {"type": "string", "enum": ["all", "news", "sports"]}
        }
      }
    }
  }
}

多函数Schema

定义多个可用函数：

{
  "functions": [
    {"name": "search", "description": "搜索信息", ...},
    {"name": "calculate", "description": "执行计算", ...},
    {"name": "translate", "description": "翻译文本", ...}
  ]
}

模型根据用户意图选择合适的函数。

验证与测试

• 使用JSON Schema验证工具
• 测试边界条件和异常输入
• 验证模型生成的参数是否正确
• 收集线上调用数据持续优化Schema设计

最佳实践

1. 函数命名遵循一致的命名规范
2. description应包含使用场景和约束
3. 使用enum限制可选值
4. 为复杂参数提供示例
5. 定期审查和更新Schema设计

良好的函数Schema设计是实现可靠LLM工具调用的基础。