摘要： Function-calling是大模型突破纯文本局限、连接外部工具的核心能力，使其从“回答问题”升级为“调用工具解决问题”。开发者预定义函数（如查询天气、数据库），大模型根据需求判断是否调用函数并生成指令，开发者执行后返回结果，模型再生成最终回答。流程包括函数定义、模型判断、执行函数和生成回答。关键注意token限制和多轮调用（如连续调用天气和景点查询）。典型应用包括实时信息获取、数据分

定义：把一个词映射到一个d 维的实数向量（d 远小于词汇表大小），这个向量是通过训练自动学习出来的。苹果 →香蕉 →（相近）汽车 →（较远）

定义：把一个词映射到一个d 维的实数向量（d 远小于词汇表大小），这个向量是通过训练自动学习出来的。苹果 →香蕉 →（相近）汽车 →（较远）

Embedding 本质是 “机器理解世界的语言”—— 通过把文字、图片等数据转换成有语义的数字向量，解决了机器 “看不懂、不会比、没法跨类型处理” 的问题，是语义搜索、RAG 问答、内容推荐等大模型应用的核心基础。你看：“猫” 和 “狗” 的数字串很像（对应 “都是动物”），和 “汽车” 的数字串差很远（对应 “不是同一类”）—— 机器终于能通过数字 “理解” 事物的关联了！传统搜索靠 “关键词

摘要： Function-calling是大模型突破纯文本局限、连接外部工具的核心能力，使其从“回答问题”升级为“调用工具解决问题”。开发者预定义函数（如查询天气、数据库），大模型根据需求判断是否调用函数并生成指令，开发者执行后返回结果，模型再生成最终回答。流程包括函数定义、模型判断、执行函数和生成回答。关键注意token限制和多轮调用（如连续调用天气和景点查询）。典型应用包括实时信息获取、数据分

根据实际的例子帮助理解大模型中的“温度”与“Top-p”参数。

根据实际的例子帮助理解大模型中的“温度”与“Top-p”参数。