3.1 结构化输出（大模型的封闭与开放)

目录

写在前面

一，大模型与外部世界

1.1 打破知识的“保质期”：拥抱实时信息

1.2 从“知道”到“做到”：赋予模型行动的能力

1.3 弥补“智商”的短板：应对精确计算与专业任务

1.4 接入私有知识：打造专属的“最强大脑”

二，大模型连接外部世界的方式

2.1 API 接口：最基础的 “数据管道”

2.2数据库直连：深度挖掘 “结构化知识”

2.3 工具调用：给大模型 “装上手和计算器”

2.4 爬虫与网页解析：从互联网 “抓取公开信息”

2.5 硬件接口与物联网（IoT）：连接物理世界的 “感官神经”

2.6 人工反馈与知识更新：通过 “人类协作” 优化连接质量

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写在前面

如果你觉得大模型只是一个聪明的聊天机器人，一个知识渊博的“书呆子”，那可能说明你还没见识到它真正的潜力。一个与世隔绝的大模型，就像一个被困在瓶子里的精灵，空有一身强大的魔法，却无法真正施展。它知道“光年”的定义，却不知道昨天发生了什么新闻；它能写出优美的代码，却无法帮你预定一张回家的机票。

总的来说，大模型（如GPT、Claude等）虽然拥有强大的语言理解和生成能力，但它们本质上是静态知识库：

• 训练数据是过去的快照，无法实时更新

• 无法访问用户的设备、传感器或互联网

• 缺乏感知能力（看不见、听不到、摸不着）

这就导致它们在面对实时性、个性化、交互性需求时显得力不从心。

我们需要从封闭系统走向开放智能，如实时获取信息，感知现实世界，执行任务与控制设备等。