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通过向 GPT 提供其他工具的输出来弥补 GPT 的弱点。例如，文本检索系统可以告诉 GPT 相关文档。代码执行引擎可以帮助 GPT 进行数学计算和运行代码。如果某项任务可以通过工具而不是 GPT 更可靠或更高效地完成，请卸载它以充分利用两者。
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策略：
使用基于嵌入的搜索实现高效的知识检索
使用代码执行来执行更准确的计算或调用外部API
授予模型访问特定功能的权限
策略1）使用基于嵌入的搜索实现高效的知识检索
我的应用过程中关于搜索【稻盛和夫《京瓷哲学》成为开拓者】这个篇章的时候，一开始我只是将这几个关键词录入到Claude，他没有给我足够准备的答案（甚至写错了稻盛和夫的基础信息，比如认为他是中国人），而当我将《京瓷哲学-成为开拓者》一千多字导入物料时，Claude的精准性提升极大，获取到的信息和案例都基本准确，我猜想是因为文本的录入，使得AI抓取认识到了我真正想要的‘人’。
策略2）使用代码执行来进行更准确的计算或调用外部API
第一条案例是直接使用gpt运行代码并输出结果，第二条案例更多的是调取外部api，我没有调取的经验，阅读代码就是让gpt写完python公司之后通过api运行直接传输到“朋友那里”，一个自动化功能。最近浅浅了解到百姓ai的chato，播客中讲到chato-ai的会务性功能，也是发送信息给ai，ai传输一条内容，后续再外部接口工具，用外接工具做完所有的闭环环节。
策略3）让模型访问特定功能
超纲领域，供备查
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