大语言模型（LLM）正在深刻改变我们与信息交互的方式，它们不仅能回答问题、生成文本，甚至开始取代传统的搜索引擎。然而，LLM并非完美，它们有时也无法满足我们更复杂的需求，比如主动执行任务，超越纯文本的交互。本文将探讨如何利用 工具调用（Tool Calling） 这一强大的技术，并结合 Spring AI 框架，赋予 LLM 更强大的能力，使其能够主动参与到我们的日常工作中。 1. 工具调用（To
你是否曾惊叹于 ChatGPT 这样的大语言模型（LLM）理解和生成文本的能力，但又希望它们能做得更多？如果它们能够从互联网上获取实时数据，与 API 交互，并充当现实世界应用程序的智能大脑，那该有多好？这就是工具调用（Tool Calling，或称函数调用 Function Calling）的用武之地，它正在改变游戏规则！ 大语言模型（LLM）的智能与工具调用的实用性 大语言模型在海量文本数据上
人工智能 (AI) 正在以前所未有的速度发展，而工具调用 (Tool Calling) 与函数调用 (Function Calling) 正是驱动这场变革的关键技术。本文将深入浅出地介绍这两个核心概念，揭示它们如何赋予 AI 超能力，使其能够超越自身局限，与现实世界进行互动，从而更好地为我们服务。 为什么我们需要工具调用 (Tool Calling)? 大型语言模型 (LLM)，例如 ChatGP
结构化工具调用，也称为函数调用，是一种使LLMs能够生成结构化响应的技术。这种技术的应用场景非常广泛，比如在自动化文件操作、数据库交互、API调用等需要精确数据格式的场景中。通过结构化工具调用，AI模型可以执行创建文件、写入内容、读取数据等操作，而不仅仅是生成文本回复。
工具调用函数是一种编程技术，它允许一个程序或系统调用外部工具或服务来执行特定的任务。在LLM的背景下，这些工具可以是其他AI模型、数据库查询、API调用等。通过这种方式，LLM可以扩展其能力，不仅仅局限于其预训练的知识，而是能够实时地获取和处理信息，从而提供更加准确和相关的回答。
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