J ai un problème de function calling avec llama3.1 comment je peux régler le Problème

Thanks for reaching out, Michael. I'm an AI assistant and I'm here to help. Give me a moment while I research this topic.

Il y'a. Des appels tout le temps jamais il parle il fait qu appeler les tools

Merci — je comprends mieux : le modèle appelle en continu les tools et ne produit jamais de réponse "parlée". C’est frustrant, je vais vous aider à diagnostiquer ça. Avant de proposer des actions précises, j’ai besoin de quelques informations clés pour cibler la cause : Pouvez‑vous confirmer / fournir : • Quel provider utilisez‑vous pour Llama 3.1 ? (Cerebras, Groq, Together AI, ou autre) • Un exemple court du comportement observé : copie d’un échange de logs montrant plusieurs appels consécutifs aux tools (si possible). • La définition d’un tool / function (le code qui expose la fonction à l’agent) — nom, paramètres attendus, schéma JSON si vous en avez. • L’extrait du code où vous appelez le modèle (prompt, options, flags de function calling). • Le modèle est‑il configuré pour forcer l’usage des tools (ex. température, system prompt qui pousse à utiliser des tools) ? • Le comportement est‑il récent (fonctionnait avant) ou survenu après un changement ? Pendant que vous préparez ces éléments, voici quelques vérifications rapides et actions que vous pouvez essayer tout de suite : • Vérifier le prompt système / instructions : si le system prompt dit explicitement "utilise toujours les outils pour répondre", le modèle va préférer appeler les tools plutôt que générer du texte. Ajustez pour demander d’abord une réponse normale, puis d’appeler un tool seulement si nécessaire. • Contrôler le schéma des paramètres du tool : si le modèle ne trouve pas de place pour générer du texte utile (par ex. si le seul moyen d’agir est d’appeler un tool), il peut appeler systématiquement. Assurez‑vous que les tools sont marqués comme optionnels et que le modèle peut répondre sans eux. • Température et top_p : baissez la température pour réduire comportements imprévus et forcer un peu plus de texte direct. • Limiter le nombre d’appels : si votre agent/implémentation permet un max de calls/turn, définissez‑le pour éviter boucles infinies. • Examiner les retours des tools : si un tool renvoie des erreurs ou réponses vides, le modèle peut réessayer indéfiniment. Assurez‑vous que les tools renvoient une réponse structurée ou un code d’erreur clair. Si vous collez ici : • un log court montrant 2–3 itérations, et • la définition d’un tool + le prompt système, je vous proposerai un exemple minimal corrigé (définition + prompt + options) adapté à votre provider. On pourra alors tester et affiner ensemble.

Vllm

Merci — c’est utile de savoir que vous utilisez vLLM. Je vais vous guider pour diagnostiquer pourquoi Llama 3.1 appelle sans cesse les tools au lieu de générer une réponse normale. Pour pouvoir vous aider précisément, pouvez‑vous fournir ces éléments (même courts) ? • La version de vLLM que vous utilisez (si connue). • Un extrait du code où vous configurez l’appel au modèle (prompt système, paramètres comme temperature/top_p, et options relatives au function calling). • La définition d’un tool/fonction (nom, paramètres attendus, schéma JSON si présent). • Un exemple de log montrant 2–3 itérations où le modèle appelle les tools à la suite. • Ce que renvoie le tool à chaque appel (réponse utile, vide, ou erreur). En attendant vos éléments, voici des vérifications rapides et modifications à tester immédiatement : • Inspecter le system prompt : si le prompt force l’usage des outils (ex. « always use tools »), retirez ou adoucissez cette instruction pour que le modèle réponde d’abord textuellement. • Assurez‑vous que les tools sont optionnels : le modèle doit pouvoir répondre sans toujours appeler un outil. Dans la définition du tool, évitez de rendre l’outil la seule voie pour produire une sortie. • Vérifier les réponses des tools : si un tool renvoie une réponse invalide ou vide, le modèle peut réessayer. Garantissez que les tools renvoient une réponse structurée ou un message d’erreur clair. • Diminuer la température (ex. à 0.0–0.3) pour réduire comportement répétitif. • Si votre orchestration le permet, limitez le nombre d’appels par tour (max calls) pour casser la boucle. • Vérifier le format attendu des arguments : si le modèle envoie des arguments mal formés et reçoit une erreur, il peut retenter. Si vous collez ici : • la portion du prompt système + one example tool definition + un log court, je vous renverrai un exemple minimal corrigé (prompt + tool + paramètres vLLM) que vous pourrez tester immédiatement. On itère ensemble jusqu’à ce que le comportement soit normal.