页面加载中…
搜索中文正文和常见中英文技术词，按教程、项目、面试题筛选。
「Tool Calling 架构」找到 44 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…摘要压缩 长期记忆 用户偏好、历史经验 向量数据库存储+检索 工作记忆 任务执行中的中间状态 结构化变量/数据库 3. 工具调用（Tool Use） 职责：扩展LLM能力边界 Function Calling：LLM生成结构化参数，调用外部API（搜索、计算、数据库等） 工具注册：通过Schema描述工具功能，让LLM自主选择 并行调用：复杂场景支持多工具同时执行 4. 执行反馈（Feedback） 职责：闭环优化与错误恢复 观察（Observation）：工具返回结果注入上…
匹配正文：答案要点 明确区分闲聊与功能意图的判定标准 提示工程中引入Few-shot示例和明确边界定义 模型侧采用分类器或双模型架构 后处理层设置置信度阈值和二次校验机制 实际业务中结合上下文多轮判断 核心思路 本质是意图边界模糊问题，需在"能调"和"该调"之间建立多层过滤。 一、模型设计层 1. 显式意图分类器 在Function Calling前加二分类/多分类模块，输出chat/tool_call/uncertain三档 可用轻量模型（如BERT级）或LoRA微调，降低主模型负担…
匹配正文：…成本、安全等关键问题 趋势判断层面：对Multi-Agent、具身智能、Agent即服务等方向有认知 技术实现：当前主流方案 核心架构 规划（Planning）：ReAct、CoT、ToT等推理范式，让模型"先想后做" 记忆（Memory）：短期对话上下文 + 长期向量数据库/知识图谱 工具（Tools）：Function Calling标准化调用外部API，扩展能力边界 行动（Action）：执行结果反馈形成闭环，支持多轮迭代 工程关键点 意图识别准确率决定入口质量 工具描…
学习内容与项目面试，在同一条路上。