LangChain: 大模型是怎么「认识并使用」外挂 API 的？

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终于到周五了，啰嗦几句关于 API 调用的事。 我们一直讲： 这波大模型的能力有且只有一个，就是一个给定已知字符串，预测下一个字符出现概率的自回归（当然加入多模态能力之后另说） 。换句话说这个能力表现在 input/output 两方面： 阅读理解能力很强（随着大模型输入窗口的增长会越来越强） 写作能力也很强 由此向外扩展，我们看到了 ta 自然而然的可以完成文字的案头工作，比如写报告、比如写代码、比如总结 paper 提取中心思想，当然也包括他的「胡说八道」能力； 再进一步，大模型通过大量的代码能力获得了「涌现」能力（也有专家不这么认为，存个疑）。写代码就是对接API，怎么个对接法就要仔细琢磨一下，我们来看一下 OpenAI 的天才们是怎么想的： OpenAI 提出的 Functions 功能专门用 LLM 来对接 API，ta 们的思路是，你给定一个关于 AP ………………………………