Function Calling, hay còn gọi là Tool use, là một tính năng quan trọng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho phép chúng tương tác với các công cụ và API bên ngoài. Thay vì chỉ dựa vào kiến thức tĩnh từ dữ liệu huấn luyện, LLM có thể gọi các hàm để truy xuất thông tin thời gian thực, thực hiện các hành động hoặc truy cập các nguồn kiến thức chuyên biệt. Điều này giúp mở rộng đáng kể khả năng của LLM, cho phép chúng thực hiện các tác vụ phức tạp hơn và cung cấp câu trả lời chính xác và phù hợp hơn. Ví dụ, khi được hỏi "Giá cổ phiếu của Nvidia hiện tại là bao nhiêu?", LLM có thể gọi hàm `get_stock_price(symbol: string)` với tham số "NVDA" để lấy giá cổ phiếu mới nhất từ một API tài chính. Hoặc khi được yêu cầu "Tạo một bức tranh về một chú mèo dễ thương", LLM có thể gọi hàm `generate_image(prompt: string)` với prompt tương ứng để tạo ra hình ảnh. Function Calling giúp vượt qua hạn chế về kiến thức tĩnh của LLM, giảm thiểu ảo giác và tăng cường độ tin cậy của ứng dụng. Function Calling được hỗ trợ bởi nhiều LLM phổ biến như OpenAI GPT-4 và GPT-3.5 Turbo, Google Gemini, Anthropic Claude, và nhiều mô hình khác. Tính năng này cho phép các nhà phát triển tích hợp LLM vào các ứng dụng thực tế, tạo ra các tác nhân hội thoại thông minh có thể tương tác với thế giới bên ngoài và cung cấp các giải pháp hiệu quả cho nhiều vấn đề khác nhau.