摘要
本申请公开了一种基于大语言模型的工具调用方法,该方法包括:获取问题文本,问题文本包括任务信息;获取问题文本与预设的工具库中匹配的第一候选工具集合;基于本地可用的当前硬件资源和/或云端应用程序接口API可用的当前在线资源,对第一候选工具集合进行筛选,得到第二候选工具集合;基于大语言模型从第二候选工具集合中确定与任务信息相匹配的目标工具,基于目标工具生成工具调用指令;基于工具调用指令选择调用的目标工具,获取目标工具的输出结果;基于问题文本和输出结果,大语言模型对应的答复文本。本申请能够结合多个平台的工具的资源占用情况,获取更高匹配度的工具,实现资源的高效利用和任务工具的动态调度。
技术关键词
大语言模型
文本
生成工具
样本
云端
在线
指令
资源
逻辑
模板
平台
计算机设备
输入模块
存储器
处理器
参数
动态
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助手系统
匹配模块
知识图谱构建
机器学习算法分析
自然语言
高斯混合模型
数据随机模拟方法
累积分布函数
条件协方差矩阵
高斯概率密度函数
大语言模型
逻辑推理方法
计算机程序产品
指令
处理器
动态手语识别
手掌
手语识别方法
手语识别系统
手语特征