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如何解决大语言模型在复杂任务中工具调用准确性不足的问题?

2025-08-23 601

解决方案:基于强化学习的工具调用训练框架

ReCall框架针对LLM工具调用的准确性难题,提供了一套完整的解决方案:

  • 强化学习训练机制:通过奖励函数自动优化模型行为,无需人工标注数据,持续提升工具选择准确性
  • 多样化场景覆盖:SynTool合成数据集包含多环境配置和复杂任务链,可训练模型适应各类调用场景
  • 三步优化流程::
    1. 配置工具集合(搜索/计算器等)
    2. 使用MuSiQue数据集进行多跳推理训练
    3. 通过FlashRAG环境验证工具调用效果

实施建议:可从Wikipedia搜索工具入手,逐步扩展至自定义工具组合,定期使用评估脚本监测准确率变化。

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