当AI回答问题时，它的“大脑”里在炒什么菜？
你可能以为AI回答问题像魔法一样神秘——输入问题，瞬间输出答案。但真相是，这个过程更像一家高效运转的餐厅：从理解订单到调用工具，再到精准上菜，背后有一套精密的“厨房系统”。今天，我们掀开后厨帘幕，看看这道“思维料理”是如何诞生的。
1. 拆解订单：AI如何听懂你的“暗号”？
想象你走进一家川菜馆，对厨师说：“来点刺激的，别太辣。”真正的考验开始了——
- 语义解析：AI会将你的问题（比如“推荐一个适合团队会议的酒店”）拆解成关键词：“团队会议”“预算1万”“北京朝阳区”，就像厨师从“刺激的”联想到麻、辣、香。
- 意图分类：你是想搜索信息（“上海迪士尼攻略”），还是执行操作（“帮我订周三的机票”）？这决定了AI下一步动作。
有趣的事实：AI的“听力”其实很笨。如果你问“帮我找个能装X的咖啡馆”，它可能卡在“装X”这个词上。这时候，开发者会通过Prompt提示悄悄塞给它一张“暗号翻译表”：“装X = 适合拍照发朋友圈、有艺术感”。
2. 调用工具：AI的“万能工具箱”里有什么？
大模型就像一个指挥家，自己不会拉小提琴，但知道何时让钢琴手进场。当你说“下周末杭州天气如何”：
- 工具选择：AI识别需要调用天气API，而不是菜谱数据库。
- 参数生成：自动补全隐藏信息——把“下周末”转化为具体日期（2024年3月23日），定位“杭州”的经纬度。
- 结果加工：原始数据可能是枯燥的JSON文件（
{temp:18℃, rain:70%}），AI会翻译成：“下周末杭州春雨绵绵，记得带伞哦~
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