RAG赋予大模型访问私有知识库的能力，而Function Calling则使其能够读取和写入数据库。这两种能力的协同作用，将使智能客服变得更加智能、高效和个性化。
1.Function Calling可以解决什么问题？
RAG虽然解决了知识覆盖问题，但对于动态且针对用户的业务数据（如订单状态、产品库存、账户余额）仍然无能为力。Function Calling机制通过调用数据库查询接口，实现查询用户的实时数据，弥补了RAG的短板，将检索增强系统升级成为智能客服。
2.智能客服系统的实现流程
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训练小模型进行用户意图识别（是否启用function calling函数调用、调用哪一组函数）；
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使用大模型的function calling功能，对函数调用的参数自动填充，也可以根据用户登录信息自动填充用户名等基础信息
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将函数的调用结果反馈给大模型，并调用大模型后端API流式输出内容给用户。
核心模块：
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知识库管理（文档、FAQ、SOP、制度等）；
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数据库接入（查询预编写好的业务数据函数）；
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Function定义与统一管理（支持动态扩展）；
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流式输出大模型结果到客服界面
金融客服场景中的应用：
在金融客服场景中，Function Calling 技术与 RAG 技术可以形成互补，例如，当用户咨询“我的账户余额是多少”时，系统首先通过意图识别判断这是一个涉及用户私人数据的请求。此时，RAG 技术无法提供实时答案，系统便触发 Function Calling，调用银行核心账户系统接口，返回该用户的最新余额信息。
而在理财产品推荐场景中，RAG 技术可以从企业内部知识库中召回不同类型的理财产品介绍、风险说明、历史收益表现等文本内容，为用户提供全面的产品背景信息。随后，系统通过 Function Calling 结合用户的风险承受能力、账户余额、历史购买记录等实时数据，筛选出最适合该用户的具体理财产品，并给出个性化推荐建议。RAG 解决“产品有哪些”的问题，Function Calling 解决“推荐给这个用户什么”这一实时问题。
这种 RAG 与 Function Calling 的协作模式，两者结合能提升服务的智能化、个性化与合规性，适用范围较广。
