RestGPT：将大语言模型与真实世界RESTful API相连接
计算与语言
2023-08-29 v2
摘要
工具增强的大语言模型（LLM）在处理广泛任务方面取得了显著进展。然而，现有方法主要局限于专门设计的工具，难以完成复杂指令，在面对真实场景时具有很大局限性。在本文中，我们探索了一种更现实的场景，将LLM与RESTful API相连接，后者遵循广泛采用的用于Web服务开发的REST软件架构风格。为解决处理复杂指令的实际挑战，我们提出RestGPT，它利用LLM的能力并采用由粗到细的在线规划机制来增强任务分解和API选择能力。RestGPT还包含一个为调用RESTful API量身定制的API执行器，可精细地构造参数并解析API响应。为充分评估RestGPT的性能，我们提出RestBench，一个由两种真实场景和带黄金解路径的人工标注指令组成的高质量基准。实验表明，RestGPT能够在复杂任务中取得令人印象深刻的成果并具有强鲁棒性，这为AGI开辟了新途径。RestGPT和RestBench已在 https://restgpt.github.io/ 公开可用。
引用
@article{arxiv.2306.06624,
title = {RestGPT: Connecting Large Language Models with Real-World RESTful APIs},
author = {Yifan Song and Weimin Xiong and Dawei Zhu and Wenhao Wu and Han Qian and Mingbo Song and Hailiang Huang and Cheng Li and Ke Wang and Rong Yao and Ye Tian and Sujian Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.06624},
year = {2023}
}
备注
Add RestBench to evaluate RestGPT