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【💡 通过少量示例提示来提高工具调用性能
在LangChain，我们一直在探索如何通过少量示例提示来提高大语言模型（LLM）工具调用的性能。我们针对不同的模型和任务进行了几次实验，以观察如何通过引入少量示例来增强模型的准确性，特别是对于复杂任务。
在实验中，我们发现少量示例能够提高各类模型的性能，即使是较小的模型也同样受益。我们还发现了一些趋势，例如：
• 语义上相似的示例比静态示例产生更好的结果
• 使用消息而非字符串作为少量示例能提高准确性
• 最优性能通常只需要少量精心选择的示例，而非大量示例
➡️ 阅读详情: https://blog.langchain.dev/few-shot-prompting-to-improve-tool-calling-performance/】
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