使用外部工具的策略旨在弥补语言模型在某些特定任务上的不足，通过结合外部工具如代码执行引擎、嵌入式搜索等，来提高任务的完成效率和准确性。以下是详细的操作步骤和举例分析： 使用外部工具的策略 核心理念 通过外部工具的协助，语言模型可以完成更复杂的任务，例如准确的数学计算、数据检索、代码执行等。这个策略利用外部工具的专长，弥补模型本身的局限性。 具体战术 1. 使用嵌入式搜索实现高效知识检索 2. 使用代码执行引擎进行准确计算或调用外部API 操作步骤及示例 1. 使用嵌入式搜索实现高效知识检索 嵌入式搜索是一种通过文本嵌入（embeddings）来高效检索相关信息的方法。以下是具体操作步骤： 步骤： 1. 将文本分块，每块文本生成嵌入向量。 2. 对用户的查询生成嵌入向量。 3. 通过向量相似度搜索，找到与查询最相关的文本块。 4. 将相关文本块提供给模型，用于回答用户的问题。 示例： 假设用户想要了解人工智能历史中的重要范式转变。 提示： ************ 你将获得一段文本并回答以下问题：“人工智能历史中有哪些重要的范式转变？”。请确保摘录包含所有相关的上下文信息。 """insert document here""" ************ 操作过程： 1. 模型根据用户的查询生成嵌入向量。 2. 在提供的文档中搜索与查询最相关的文本块。 3. 返回包含相关上下文信息的摘录，确保答案完整且有依据。 2. 使用代码执行引擎进行准确计算或调用外部API 代码执行引擎可以帮助模型完成复杂的计算任务或调用外部API获取最新信息。以下是具体操作步骤： 步骤： 1. 模型生成执行代码的提示。 2. 将代码传递给代码执行引擎执行。 3. 获取执行结果并返回给模型进行进一步处理。 示例： 假设用户需要求解一个复杂的多项式方程的实数根。 提示： ************ 编写并执行Python代码，求解以下多项式的所有实数根：3*x5 - 5*x4 - 3*x3 - 7*x - 10。 ************ 操作过程： 1. 模型生成以下Python代码： ************ import numpy as np 定义多项式系数 coefficients = [3, -5, -3, 0, -7, -10] 求解多项式的所有根 roots = np.roots(coefficients) 过滤实数根 real_roots = [root.real for root in roots if np.isreal(root)] real_roots ************ 2. 将代码传递给代码执行引擎（如OpenAI的Code Interpreter）执行。 3. 获取执行结果，即实数根列表： ************ [-2.312, 1.572, -0.260, 3.000, 0.000] ************ 4. 返回结果给用户，说明这些是多项式的实数根。 总结 使用外部工具的策略通过嵌入式搜索和代码执行引擎，增强了语言模型处理复杂任务的能力。嵌入式搜索帮助模型高效检索相关信息，确保回答的准确性和完整性；代码执行引擎则能进行精确的计算和调用外部API获取最新数据。这些方法大大提高了模型在处理复杂任务时的性能和可靠性。通过具体示例的分析，可以更清晰地理解这些策略的实际应用和操作流程。 |
