AWFlow

通过提示工程和灵活解析，设备端LLM获得工具调用能力

本文详细介绍了一种为不支持工具调用功能的小型设备端大型语言模型（LLM）启用该功能的方法。该方法涉及使用与OpenAI兼容的JSON schema格式在模型的系统提示中描述可用工具。核心挑战在于解析模型的输出，因为不同的LLM系列以不同的语法响应，偏离了预期的``格式。该解决方案实现了一个灵活的解析器，可以解释这些多样的响应，从而使代理能够可靠地调用诸如网络搜索或数据保存功能之类的工具，即使是使用有限的本地模型。