在RAG（检索增强生成）评估中，忠实性和答案相关性是两个不同但又相互关联的重要指标，它们的区别如下：

为了了解，funcationCall底层，手写一个functionCall多方法，并调用，体验。2.让大模型自动识别用户问题，解释参数，获取调用方法id、方法名称、方法参数。3.把第二步的结果，给大模型，让大模型调用函数，并返回结果。任务：让openai调用sum方法，对加法进行求和。1.定义sum方法，给openAi接口。

query = “3 加 4的和 的 5 倍是多少？”这个会调用两次函数。query = " 4的 5 倍是多少？

下载的是模型仓库的完整原始文件集（包含所有格式、分片和冗余内容），而仅加载必要的、经过优化处理的文件（如适配精度、合并分片），因此前者的文件总大小会显著大于后者。如果需要控制下载大小，可以在中指定精度参数（如），或通过手动筛选所需文件（如仅下载特定分片和配置文件）。

核心结论：。

熵是信息论中的核心概念，由香农（Shannon）提出，用于衡量一个随机变量取值的不确定性程度。简单来说，熵值越高，随机变量的不确定性就越大；熵值越低，不确定性就越小。当随机变量的取值确定无疑时（比如必然发生的事件），熵值为0；当随机变量所有取值的概率均等时，熵值达到最大。对于离散型随机变量X，其可能的取值为x₁, x₂, …, xₙ，对应的概率分布为P(X=xᵢ) = pᵢ（其中i=1,2,…

自回归模型是基于历史信息逐元素生成序列的模型，核心特点是时序依赖和串行生成。GPT是典型的自回归模型，采用Transformer解码器架构，通过掩码自注意力机制确保生成每个token时仅依赖前面内容。与非自回归模型相比，GPT生成更连贯但速度较慢。这种设计使GPT能生成逻辑清晰的长文本，成为优秀对话和创作模型的基础。

_call__语法：最常用，调用方式简洁直观，适用于单个输入的情况。invoke方法：和直接调用链对象功能类似，在某些场景下可能更具灵活性。apply方法：用于批量处理多个输入，能提高处理效率。

下载的是模型仓库的完整原始文件集（包含所有格式、分片和冗余内容），而仅加载必要的、经过优化处理的文件（如适配精度、合并分片），因此前者的文件总大小会显著大于后者。如果需要控制下载大小，可以在中指定精度参数（如），或通过手动筛选所需文件（如仅下载特定分片和配置文件）。

为了了解，funcationCall底层，手写一个functionCall多方法，并调用，体验。2.让大模型自动识别用户问题，解释参数，获取调用方法id、方法名称、方法参数。3.把第二步的结果，给大模型，让大模型调用函数，并返回结果。任务：让openai调用sum方法，对加法进行求和。1.定义sum方法，给openAi接口。