Modellübergreifende Optimierung von Funktionsaufrufen
Für die Besonderheit des Funktionsaufrufszenarios werden die folgenden Methoden empfohlen, um die Erfolgsquote zu verbessern:
1. standardisierte Definitionen
- Folgt strikt der Spezifikation für das OpenAI-Funktionsaufrufformat
- Die Parameterbeschreibung sollte mindestens 3 Beispiele enthalten (siehe bodytools Konfiguration für Beispiele)
- Um fehlende Parameter zu vermeiden, müssen Pflichtfelder angegeben werden.
2. die Anpassung des Modells
- Bevorzugte Modelle, die auf Funktionsaufrufe spezialisiert sind (z. B. gpt4-turbo)
- Die Einstellung der Temperatur=0 in der Generierungsmethode reduziert die Zufälligkeit
- Die maximale Anzahl der Token ist auf ≥512 festgelegt, um eine vollständige Antwort zu garantieren.
3. die Fehlerbehandlung
- Abfangen von FunctionCallingError-Ausnahmen
- Implementierung eines automatischen Wiederholungsmechanismus (max_retries=3 empfohlen)
- Analyse der Fehlerursachen mit docker-compose Logs
Tipps für Fortgeschrittene: Bei komplexen Funktionskettenaufrufen empfiehlt es sich, jede Verbindung mit einer einfachen Abfrage zu testen, bevor man sie zu einem vollständigen Prozess kombiniert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAIRouter: ein intelligentes Routing-Werkzeug zum Aufrufen mehrerer Modelle mit einer einheitlichen API-SchnittstelleDie
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