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LLM function calling
LLM function calling
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使用 Python、Streamlit 和 Function Calling 构建 AI 费用跟踪器
本文详细介绍了如何使用 Python 构建一个由 AI 驱动的费用跟踪器。该项目利用 Streamlit 作为用户界面，FastAPI 作为后端，并使用 LLM Function Calling 来解析自然语言输入。该跟踪器可以自动理解纯文本描述的费用，执行创建、读取、更新和删除操作，并将数据存储在 Google Sheets 中，最终生成支出分析和财务见解。
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新框架利用函数调用自动化LLM提示工程
研究人员开发了反射式提示调优（RPT），一个利用LLM函数调用来自动化提示工程的新框架。RPT通过让LLM优化器评估目标模型、识别故障模式，并根据诊断报告和累积的记忆迭代地修改提示，来模拟人类提示工程师。这种方法在多跳和数学推理任务中表现出特别的有效性，提高了性能和置信度校准。