待验证50% 置信事实精确时间
raggy在答案生成环节提供两种模式：通过本地LLM（借助Ollama）完成全流程，或通过API Key调用远程模型如GPT、Claude
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/9/11
首次发现
有效期至：2026/12/10
来源
涉及实体
相关事实
待验证现代大语言模型如GPT-4、Claude通过特定系统提示和结构化输出，能够自主决定调用外部工具，本质上是模型生成结构化JSON指令由运行时框架解析执行67% 相似待验证典型本地部署方案包括使用Ollama快速拉起开源模型，或通过vLLM、FastChat等推理框架在GPU服务器上搭建推理服务66% 相似待验证GPT系列底层架构基于自回归语言模型，通过逐Token预测的方式生成文本65% 相似待验证GPT-4、Mistral等大语言模型已通过MoE架构将不同输入路由至专门化的子网络处理65% 相似待验证分层模型策略将 GPT-4o 等高能力模型用于规划决策节点，中间执行步骤使用 GPT-4o-mini 或本地开源模型（如 Llama 3）以控制成本65% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/906743API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/906743MCP
get_claim(id=906743)