前言RAG赋予大模型访问私有知识库的能力而Function Calling则使其能够读取和写入数据库。这两种能力的协同作用将使智能客服变得更加智能、高效和个性化。1.Function Calling可以解决什么问题RAG虽然解决了知识覆盖问题但对于动态且针对用户的业务数据如订单状态、产品库存、账户余额仍然无能为力。Function Calling机制通过调用数据库查询接口实现查询用户的实时数据弥补了RAG的短板将检索增强系统升级成为智能客服。2.智能客服系统的实现流程训练小模型进行用户意图识别是否启用function calling函数调用、调用哪一组函数使用大模型的function calling功能对函数调用的参数自动填充也可以根据用户登录信息自动填充用户名等基础信息将函数的调用结果反馈给大模型并调用大模型后端API流式输出内容给用户。核心模块知识库管理文档、FAQ、SOP、制度等数据库接入查询预编写好的业务数据函数Function定义与统一管理支持动态扩展流式输出大模型结果到客服界面金融客服场景中的应用在金融客服场景中Function Calling 技术与 RAG 技术可以形成互补例如当用户咨询“我的账户余额是多少”时系统首先通过意图识别判断这是一个涉及用户私人数据的请求。此时RAG 技术无法提供实时答案系统便触发 Function Calling调用银行核心账户系统接口返回该用户的最新余额信息。而在理财产品推荐场景中RAG 技术可以从企业内部知识库中召回不同类型的理财产品介绍、风险说明、历史收益表现等文本内容为用户提供全面的产品背景信息。随后系统通过 Function Calling 结合用户的风险承受能力、账户余额、历史购买记录等实时数据筛选出最适合该用户的具体理财产品并给出个性化推荐建议。RAG 解决“产品有哪些”的问题Function Calling 解决“推荐给这个用户什么”这一实时问题。这种 RAG 与 Function Calling 的协作模式两者结合能提升服务的智能化、个性化与合规性适用范围较广。最后为什么要学AI大模型当下⼈⼯智能市场迎来了爆发期并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能AGI为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI ”战略为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会⼈才缺⼝将达 400 万DeepSeek问世以来生成式AI和大模型技术爆发式增长让很多岗位重新成了炙手可热的新星岗位薪资远超很多后端岗位在程序员中稳居前列。与此同时AI与各行各业深度融合飞速发展成为炙手可热的新风口企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频全系列的学习资料这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】AI大模型系统学习路线在面对AI大模型开发领域的复杂与深入精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点还能提供一条高效、有序的学习路径。但知道是一回事做又是另一回事初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性在这基础上找到高质量的学习资源不浪费时间、不走弯路又是重中之重。AI大模型入门到实战的视频教程项目包看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式可以更直观地展示过程能有效提升学习兴趣和理解力是现在获取知识的重要途径光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。海量AI大模型必读的经典书籍PDF阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。600AI大模型报告实时更新这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。AI大模型面试真题答案解析我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
