🧠 Как сократить расходы на токены и повысить точность LLM

Когда количество доступных LLM инструментов (tool-ов) разрастается, традиционные подходы к tool calling становятся непрактичными — утилизация токенов улетает ещё до начала общения. К тому же, модели становится сложнее выбрать нужный набор tool-ов для решения проблемы.

В новом переводе от команды Spring АйО читаем о паттерне Tool Search Tool, предложенном Anthropic и реализованном в Spring AI с помощью ToolSearchToolCallAdvisor. Он позволяет LLM динамически находить нужные инструменты по мере необходимости, экономя до 64% токенов и повышая точность.

📚 Читать на Хабр: https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/976178/