随着人工智能的快速发展，大型语言模型（LLMs）逐渐深入到我们生活与工作的各个方面。然而，尽管模型强大，但其能力仍存在局限性，比如在实时信息获取和复杂任务执行方面仍有不足。 RAG（检索增强生成）现在在企业的 AI 应用中使用很广泛，就是为了解决 ...

内容丨特工少女 编辑丨特工小鹏 特工十五 众所周知，目前 DeepSeek R1 有一个很大的痛点是不支持 Function Call 的。GitHub 上有 ...

本文将深入探讨如何为function calling任务生成高质量的微调数据，并通过具体例子和实战步骤带领读者逐步理解这一技术核心。 大型语言模型在函数调用中的关键能力 在function calling微调过程中，模型需要掌握以下关键能力： 准确的API选择：识别并选择最合适的 ...

Function Calling 是一个允许大型语言模型（如 GPT）在生成文本的过程中调用外部函数或服务的功能。Function Calling允许我们以 JSON 格式向 LLM 模型描述函数，并使用模型的固有推理能力来决定在生成响应之前是否调用该函数。模型本身不执行函数，而是生成包含函数 ...

以下 Github 链接展示了从头开始使用 LangGraph 和 Llama3-8B 构建可靠的智能体。它将3种先进 RAG 技术（自适应 RAG、纠正性 RAG和 ...