文心一言寫代碼：代碼生成力的探索
通過這種方法，可以在國產大模型中實現自動函數調用，進一步增強了模型的實用性。該方法的核心是通過提示工程，結合 Semantic Kernel 的本地函數調用原理，實現兼容性。
在應用 Function Calling 的過程中，我們可以觀察到其在增強模型能力方面的顯著效果。例如，使用 Qwen2-7B-Instruct 模型進行測試時，我們可以創建一個 Kernel 來加載必要的插件，然后通過文本轉換和對話歷史的加入，逐步實現函數調用。
// 創建 Kernel
var kernel = new Kernel();
// 導入插件
kernel.ImportPlugin("MyPlugin");
在這個過程中，我們首先將插件轉換為文本格式，并將其嵌入到 Prompt 中。然后，我們在對話歷史中添加示例和指令，指導 LLM 選擇應調用的函數。最后，通過驗證和調用插件中的函數，完成任務。
這種方法經過多次測試，證明在多個大型語言模型（LLM）中都可以使用。例如，硅基流動、訊飛星火、零一萬物等平臺的多種模型都支持這種方法。通過測試，我們可以看到 Function Calling 的有效性和各個模型的兼容性。
| 平臺 | 可用模型 |
|---|---|
| 硅基流動 | Llama-3.1-405/70/8B 等 |
| 訊飛星火 | Spark Lite 等 |
| 零一萬物 | yi-large、yi-medium 等 |
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通過微調，用戶可以基于基座大模型構建自己的微調數據集，訓練出適合特定領域的專業大模型。這種更新對于構建垂直智能體非常有意義。
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問：什么是 Function Calling？
問：如何在國產大模型中實現 Function Calling？
問：騰訊云的模型管理模塊有哪些功能？
通過本文的介紹，相信讀者對基于 MiniMax-abab6.5s 的 RAG 系統和 Function Calling 方法有了更深入的理解。這些技術的應用將為 AI 助手和智能體的開發帶來更大的靈活性和功能擴展。
