理解大型语言模型（LLMs）中的函数调用及其与检索增强生成（RAG）的不同。

大型语言模型（LLMs）中创新概念的函数调用以及与检索增强生成（RAG）方法的区别。它深入探讨了函数调用的实际应用，如执行操作、与实时数据交互以及生成像JSON对象这样的结构化响应。内容还强调了RAG在增强LLMs方面的重要性，通过从外部来源检索最新信息以提供更准确的响应。值得注意的是，该指南讨论了将函数调用与RAG集成以开发先进的、可投入生产的系统的潜在未来。这篇文章对那些对LLMs不断发展的能力以及在对话人工智能、自然语言理解和API集成等领域的应用感兴趣的人特别相关。- LLMs使用函数调用来确定执行正确的函数并传递适当的参数。 - 函数调用返回结构化数据响应，如JSON对象。 - 函数调用弥合了自然语言理解和实际任务之间的差距。 - RAG通过从外部数据源检索相关信息来增强LLM性能。 - RAG在知识密集型场景中很有用，并且不需要为特定任务进行重新训练。 - 函数调用允许LLMs与实时数据交互并执行复杂操作。 - 函数调用通过将提示映射到目标函数及其输入参数来工作。 - 函数调用适用于创建对话代理、自然语言理解、解决数学问题和API集成。 - RAG检索相关文档，并将其与用户提示结合起来生成上下文相关的响应。 - RAG在知识密集型场景中很有益处，并确保信息是最新和准确的。 - 函数调用扩展了LLM的能力，超越了文本生成，而RAG专注于整合外部知识。 - 函数调用适用于与外部系统进行动态交互，而RAG适用于基于非结构化数据构建的应用程序。 - 函数调用简化工作流程，减少了手动干预的需求。 - 函数调用和RAG的未来发展包括与RAG的集成和自主AI代理的开发。 - 函数调用和RAG将专注于实际应用中的性能、效率、数据安全和隐私保护。