解析 ‘Function Calling’ 的幻觉防御:如何强制 LLM 只生成预定义 Schema 内的工具参数 各位编程专家、架构师和对大型语言模型(LLM)应用充满热情的开发者们,大家好! 今天,我们将深入探讨一个在构建基于 LLM 的智能应用时至关重要的话题:如何有效防御 LLM 在“函数调用”(Function Calling)场景中产生的幻觉,并强制模型严格按照我们预定义的工具参数 Schema 来生成输出。随着 LLM 能力的飞速发展,函数调用已成为其与外部系统交互、扩展其能力的强大桥梁。然而,这种能力也伴随着潜在的风险——模型可能会“臆想”出不存在的函数、错误的参数名、不符合类型的值,甚至生成格式错误的数据。这些幻觉不仅会破坏应用程序的稳定性,更可能导致安全漏洞和不可预测的行为。 本讲座旨在从编程专家的视角,为您提供一套系统性的防御策略,涵盖从 Schema 设计、前置约束到后置验证、智能重试等多个层面,并辅以大量的代码示例,确保您能将这些理论知识转化为实际可操作的解决方案。我们将聚焦于如何构建坚不可摧的防线,确保 LLM 成为一个可靠的工具执行 …
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