具备固定逻辑、需要高频重复执行的任务（如每周报表、每日数据汇总）需要对接外部系统的场景（读写本地文件、调用REST API、操作数据库）多步骤、强顺序、对执行一致性有要求的标准化操作。

Function Calling 是大模型原生的 API 能力：开发者预先定义工具函数信息后发送给模型，模型识别用户意图后，输出结构化调用指令。业务程序解析指令并执行对应工具，最后模型结合用户提问与工具返回结果，汇总生成最终答案。标准返回示例：// 要调用的工具函数名称// 函数所需入参：城市名称"arguments": {"city": "北京"}MCP（Model Context Protoc

你可以为 AI 设定昵称和性格，一键切换角色模板，调整生成参数，所有对话自动保存为本地 JSON 文件，并能随时导出为 Markdown 或 TXT 格式。一个简单的聊天框，而是一个完整的会话管理系统，适合用作学习 Streamlit 和 LLM API 集成的范例。侧边栏动态列出所有会话文件，并为每个会话生成 “加载” 和 “删除” 按钮，实现完整的 CRUD 操作。：概率分布被“压尖”，高概率

动机：为了解决大模型的幻觉、知识陈旧和不可解释问题。核心：“检索 -> 增强 -> 生成”。实践：文本加载、切片、向量化、存储、检索、生成这六大关键步骤。优化：从查询改写、重排序到Self-RAG等一系列进阶技巧。

Function Calling 是大模型原生的 API 能力：开发者预先定义工具函数信息后发送给模型，模型识别用户意图后，输出结构化调用指令。业务程序解析指令并执行对应工具，最后模型结合用户提问与工具返回结果，汇总生成最终答案。标准返回示例：// 要调用的工具函数名称// 函数所需入参：城市名称"arguments": {"city": "北京"}MCP（Model Context Protoc

具备固定逻辑、需要高频重复执行的任务（如每周报表、每日数据汇总）需要对接外部系统的场景（读写本地文件、调用REST API、操作数据库）多步骤、强顺序、对执行一致性有要求的标准化操作。

具备固定逻辑、需要高频重复执行的任务（如每周报表、每日数据汇总）需要对接外部系统的场景（读写本地文件、调用REST API、操作数据库）多步骤、强顺序、对执行一致性有要求的标准化操作。

动机：为了解决大模型的幻觉、知识陈旧和不可解释问题。核心：“检索 -> 增强 -> 生成”。实践：文本加载、切片、向量化、存储、检索、生成这六大关键步骤。优化：从查询改写、重排序到Self-RAG等一系列进阶技巧。