本文解释了 LLM 函数调用背后的机制，这是一种从大型语言模型中获取结构化数据的方法。它详细说明了函数调用如何通过强制执行预定义的模式，确保 LLM 遵循特定的字段名称、类型和值，从而与纯文本补全和 JSON 模式区分开来。该解释还涵盖了底层过程，即 LLM 生成构成有效 JSON 的 Token，并通过受限解码来匹配指定的结构。 AI
影响 阐明了 LLM 如何可靠地输出结构化数据，从而改善了开发人员的工作流程和应用程序集成。
排序理由 文章解释了 LLM API 的一项特定技术功能。
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<blockquote> <p>Originally published on <a href="https://software-engineer-blog.com/content/how-llm-function-calling-actually-works-from-tokens-to-tool-orchestration?id=42" rel="noopener noreferrer">my blog</a>. Cross-posted here with a canonical link.</p> </blockquote> <p>When y…