1.2 揭秘 OpenAI Function Calling 内部原理，手写第一个文件搜索工具

1.2 揭秘 OpenAI Function Calling 内部原理，手写第一个文件搜索工具

导语：在上一章中，我们了解了 Function Calling 的基本概念和使用方法。但知其然，更要知其所以然。本章将深入 OpenAI Function Calling 的内部机制，揭示模型是如何“理解”函数定义、如何“决定”调用哪个函数、以及如何“生成”函数调用参数的。然后，我们将运用这些知识，从零开始手写一个功能完整的文件搜索工具，让你真正掌握 Function Calling 的精髓。

目录

1. Function Calling 的内部机制：模型是如何“思考”的？

   • 训练数据的秘密：模型是如何学会 Function Calling 的？
   • Token 级别的解析：从输入到输出的完整流程
   • 函数选择的决策过程：为什么模型能“理解”你的意图？
   • 参数生成的准确性：模型如何保证参数格式正确？

2. 手写文件搜索工具：从零到一的完整实现

   • 项目需求：让 LLM 能够搜索和阅读本地文件
   • 工具设计：list_files, read_file, search_co