数据合成篇｜多轮ToolUse数据合成打造更可靠的AI导购助手
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近年来，大语言模型（LLM）的能力边界不断拓展：从检索增强生成（RAG），为大模型接上了外部知识库，让它能给出更可靠的答案；到引入思维链（COT）机制，通过显式地生成思考过程，增强了模型的逻辑分析与复杂问题拆解能力；再到如今的工具调用（Tool Use），模型真正被赋予了像人类专家一样的能力，主动思考、规划、并利用工具去解决未知复杂问题。这标志着模型正从“被动响应者”向“主动智能体”演进，让模型在复杂问题解决、响应鲁棒性和生成的透明度上发生质的飞跃。然而，“巧妇难为无米之炊”，要训练出这样的智能体，光有算法远远不够，数据才是真正的燃料。DeepSeek的研究工作确立了当前大模型训练的主流范式，即先是高质量数据驱动的冷启动阶段，再是基于强化学习的优化阶段。但Tool Use的冷启数据难以获取，通用模型通常在海量纯文本上预训练，再通过人工标注的指令数据微调，但这些数据几乎不包含“如何分步调用工具，分析工具返回结果，做出决策”的完整轨迹。人工标注不仅成本高昂、效率低下，还难以覆盖复杂场景的多样性。而特有业务场景的Tool Use数据更加稀缺。因此，合成数据成为破局关键。
