本文提出了一种通过将每次调用视为带有执行收据的事务来调试大型语言模型(LLM)工具调用的系统。该收据存储在工具适配器中,包含运行ID、工具名称、状态、开始时间、持续时间和输出摘要等最少数据,而不是完整的日志或提示。这种方法旨在提高可追溯性和调试能力,同时不增加成本或噪音,特别是对于需要幂等性以防止重复的操作。 AI
影响 增强了开发人员构建AI驱动应用程序时LLM的运行可靠性和可调试性。
排序理由 文章描述了调试LLM工具调用的技术实现细节,这是一项具体的产品/基础设施改进,而不是前沿发布、重大行业举措或研究论文。
- Customer Identity Access Management
- LLM
- lookup_customer
- People's Liberation Army Navy
- run_id
- SHA-2
- tool call
- tool_call_id
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