这一讲解决什么问题
前面几讲我们已经完成了 LLM 应用基础中的几个关键能力:
- 理解
Prompt、上下文、Token和模型参数 - 理解一次 LLM 调用的完整工程链路
- 理解结构化输出和结果校验
现在进入一个非常关键的能力:
让模型不只是回答问题,而是能够选择外部工具,并生成工具调用参数。
这就是Function Calling或Tool Calling。
如果没有工具调用,模型主要做的是:
理解输入 -> 生成文本有了工具调用,系统就可以变成:
理解输入 -> 判断是否需要工具 -> 生成工具名称和参数 -> 系统执行工具 -> 工具结果回传给模型 -> 模型基于结果生成最终回答这一步非常重要。
因为 Agent 之所以能“做事”,很大程度上依赖工具调用。
例如用户说:
帮我查一下 order-ser