Как LLM вычленяет нужные данные из запроса для передачи в тул?

LLM (Large Language Model) при обработке запроса анализирует текст с помощью встроенных механизмов понимания контекста и семантики. Для вычленения нужных данных под конкретную задачу (например, передачу в инструмент — тул) она использует несколько подходов:

• Контекстуальный анализ: модель понимает, какие части запроса относятся к параметрам или ключевым сущностям.
• Выделение сущностей (NER): распознаёт имена, даты, числа, команды и другие важные элементы.
• Шаблоны и подсказки: если модель обучена или настроена с подсказками, она может выделять данные по заданным шаблонам.

Например, если запрос содержит "Создай задачу с названием X и сроком Y", LLM выделит "название X" и "срок Y" как параметры для передачи в тул управления задачами.

Таким образом, LLM преобразует естественный язык в структурированные данные, которые можно использовать дальше.