Tool Use中的JSON模式强制：利用Context-Free Grammar（CFG）约束采样保证API调用正确性 大家好，今天我们来探讨一个非常关键且实用的主题：在Tool Use中，如何利用JSON模式强制和上下文无关文法（CFG）约束采样来保证API调用的正确性。在大型语言模型（LLM）驱动的智能体（Agent）应用中，让智能体学会使用工具（Tool Use）是增强其能力的关键。而工具通常以API的形式暴露，因此，如何确保智能体生成的API调用是正确的、符合规范的，就变得至关重要。 1. Tool Use的挑战与JSON模式 Tool Use涉及的核心问题是：如何让LLM理解工具的功能，并根据给定的上下文生成符合API规范的请求。这其中面临着诸多挑战： API规范复杂性： 现实世界中的API往往非常复杂，包含多种参数、不同的数据类型、以及复杂的依赖关系。 LLM理解偏差： LLM虽然强大，但对API规范的理解可能存在偏差，导致生成的请求不符合规范。 推理能力限制： LLM在复杂推理场景下，可能难以准确选择合适的工具和参数。 为了应对这些挑战，JSON模式提供了一种有效的方法 …
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