RAG (Retrieval-Augmented Generation) можно эффективно интегрировать с использованием инструментов (tool use) и вызовом функций (function calling) для создания более мощных и контекстно-осведомленных систем.

Идея в том, чтобы:

RAG отвечает за поиск и извлечение релевантной информации из внешних источников (баз знаний, документов).
Tool use — это использование внешних инструментов или API, которые могут выполнять специфичные задачи (например, калькулятор, база данных, сервисы).
Function calling — механизм, позволяющий LLM вызывать заранее определённые функции с параметрами, чтобы получить структурированный ответ или выполнить действие.

Как совместить:

Сначала RAG извлекает релевантные данные, которые затем передаются в LLM.
LLM анализирует запрос и контекст, и если требуется, вызывает функцию (function calling) для выполнения конкретной задачи или обращения к инструменту.
Инструмент (tool) выполняет задачу и возвращает результат обратно в LLM.
LLM генерирует итоговый ответ, используя как извлечённые данные, так и результаты вызова функций.

Пример: чат-бот, который отвечает на вопросы с использованием базы знаний (RAG), и при необходимости вызывает калькулятор (tool) через функцию calculate(expression).

# Псевдокод
retrieved_docs = rag_retrieve(query)
response = llm.generate(
    prompt=query + retrieved_docs,
    function_call='calculate' if needs_calculation(query) else None
)
if response.function_call:
    result = calculate(response.function_call.arguments['expression'])
    final_answer = llm.generate(prompt=f"Результат вычисления: {result}")
else:
    final_answer = response.text

Таким образом, RAG обеспечивает контекст, tool use расширяет возможности, а function calling структурирует взаимодействие между LLM и внешними сервисами.

Как совместить RAG с tool use и function calling?