本文介绍了一种基于 MiniMax-abab6.5s 的 RAG 系统，该系统通过 Function Calling 方法实现深度学习模型与外部工具的连接，显著增强了 AI 助手的功能。在国产大模型中，这种方法通过提示工程和 Semantic Kernel 的本地函数调用原理，实现了自动函数调用，提高了模型的实用性。这一技术已在多个大型语言模型中成功应用，展示了其有效性和兼容性，为 AI 助手和智能体的开发提供了更大的灵活性和功能扩展。