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::
- 配置工具集合（搜索/计算器等）
- 使用MuSiQue数据集进行多跳推理训练
- 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。
Essa resposta foi extraída do artigoReCall: treinamento de modelos grandes para inferência de chamadas de ferramentas por meio do aprendizado por reforçoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 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？
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