Der Aufbau eines intelligenten Kundenservice-Bots erfordert drei Schritte, um eine automatisierte Toolintegration zu erreichen:
- Vorbereitung der Umwelt: Stellen Sie sicher, dass Sie den API-Dienst beim Start aktivieren.
--enable-auto-tool-choiceim Gesang antworten--tool-call-parser seed_ossParameter, empfohlen mitserved-model-nameDefinieren Sie den Endpunkt des Dienstes. - Registrierung der Werkzeuge: inGitHub-Repository(in Form eines Nominalausdrucks)
tools/Verzeichnis, um benutzerdefinierte Tools (z. B. Order Lookup API) hinzuzufügen, die den Standard implementieren müssen__call__Methode und registrieren Sie sie in der Modellkonfiguration. - DialoggestaltungWenn ein Benutzer eine Frage stellt, wählt das Modell automatisch das entsprechende Werkzeug aus. Fragt ein Kunde zum Beispiel nach dem "Status meiner Bestellung 123", wird das System:
- Automatischer Aufruf von OrderQueryTool(123)
- Abrufen der Ergebnisse und Generierung einer Antwort in natürlicher Sprache
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
temperature=0.7Stabilität der Kontrollantwort
Tipps für Fortgeschrittene: Für komplexe Arbeitsaufträge können Sie diethinking_budget=640und öffnen Sie einen Multi-Tool-Kettenaufruf (erst abfragen → dann analysieren → schließlich empfehlen), in der Praxis müssen Sie auf die Einstellungen achtenmax_tool_calls=3Vermeiden von Sackgassen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSeed-OSS: Open Source Large Language Models für Long Context Reasoning und vielseitige AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man die Funktion des automatischen Toolaufrufs von Seed-OSS in einem Kundenservice-Bot-Szenario anwenden?
