默认情况下，在OpenAI 的大模型生态中，2023 年 11 月 6 日或之后发布的任何模型都可能在单个响应中生成多个函数调用，这说明这类模型可以并行调用某个函数。这在一些场景下是非常有用的，比如如果执行给定函数需要很长时间的时候。例如，模型可能会调用函数同时获取 3 个商品信息，但并行调用会在在 tool_calls 数组中产生包含 3 个函数调用的消息。

经过多年的发展，Vue.js已成为前端三大主流框架之一，与Angular、React齐名，以其轻量级、简洁易用、灵活高效的特性，在全球范围内获得了广泛认可和应用。虚拟DOM Vue.js采用虚拟DOM技术，通过在内存中维护一个轻量级的DOM副本，减少了实际DOM操作的次数，显著提高了应用的性能。随着Vue 3的普及和新特性的不断引入，Vue.js的未来发展前景广阔。随着Nuxt.js等框架的发展，

自2023年初开始，大模型在国内外引起了极大的关注。实际上，早在2022年底，国外已经对这一技术展开了非常激烈的讨论，而在国内对大模型的普及和认知很大程度上得益于`ChatGPT`的问世。这一现象级的对话式应用直接改变了人们对智能应用的既有看法。在此之前，我们已经习惯了`智能客服`的机械式回答和`智能应用`的频繁出错，所以，当一个能够使用`自然语言`（即人类的交流语言）理解情感、解决问题并且能即问

在上一节中，我们介绍了近两年大模型技术的迅速发展及其技术演进，这包括从大模型自身的能力持续突破（原生能力和涌现能力），基本的函数调用功能，到引入 RAG（检索增强生成）技术，再到当前的 AI Agent（代理）技术。如果说 2023 年是检索增强生成年，那么 2024 年毫无疑问就是代理年。全球各地的公司都在探索使用机器人代理。究其原因还是在于虽然大模型结合RAG技术已经突破了语言生成的可能性界限

接下来，当涉及到函数调用的时候，我们需要在调用聊天完成 API 时，额外的传递一个 `tools`参数，以告知大模型：你在当前的会话过程中，可以调用`query_by_product_name`参数。tools = [},{"role": "user", "content": "老板，在吗"}注意：这里通过`tools`参数进行工具传递。tools=tools, # 这里是添加。

在前面的文章中，我们学习了Java内存模型、volatile、synchronized以及并发容器。今天我们将继续深入，探讨线程间的管道通信、ThreadLocal的隔离机制、Join的底层原理，以及ReentrantLock、读写锁、锁降级、Condition等高级锁机制。这些知识点是面试中的高频考点，也是编写高并发程序的基础。本文涵盖了：管道流实现线程间内存通信。ThreadLocal的原理与

CAS（Compare And Swap）是一种原子操作，需要调用操作系统内核函数才能实现真正的原子性。它包含三个参数：内存地址V，期望值A，新值B。只有当V的值等于A时，才将V更新为B，整个过程不可被中断（CPU指令级别保证）。// 伪代码示意V = B;CAS是一种"乐观锁"的实现：区别于synchronized等悲观锁的"先加锁再操作"思路，CAS采用"先验证再更新"的无锁方式，在低并发场景

CPU 在执行线程时，需要记录当前线程的状态：程序计数器寄存器栈信息CPU状态当 CPU 从线程A切换到线程B时：保存线程A状态恢复线程B状态开始执行线程B这个过程就叫：上下文切换CAS 是一种无锁算法。核心思想：比较内存中的值是否是预期值，如果是，则更新。参数说明V当前内存值A期望值B新值V = B;}else{失败协程：在单线程中实现多个任务的调度。特点：用户态切换切换成本低不依赖操作系统线程

项目背景需说明行业现状、市场需求或技术痛点。例如，开发一款智能家居控制系统时，可描述当前市场对远程控制、节能环保的需求增长，以及传统系统兼容性差的问题。实例：根据Statista数据，2023年全球智能家居市场规模达1150亿美元，但用户普遍反馈不同品牌设备无法互联互通。明确项目要解决的核心问题及量化成果。技术方案需包含具体工具和方法论。使用甘特图或时间轴呈现关键节点。识别关键风险并制定预案。定义

当前主流的大模型AI产品主要落地于三种应用形态，分别是聊天机器人、人工智能助手以及人工智能代理，重点说明了这些应用形态背后所采用的技术栈存在明显的差异。首先对于聊天机器人而言，若仅需做通用领域的知识问答，则依赖的是在线大模型/开源大模型的原生能力，我们需要做的是以产品的架构去构建大模型的接入方式。若需对私有数据进行问答，通常会引入检索增强生成（Retrieval-Augmented Generat