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est ce que selon la documentation et les utilisate...
# ❓・ai-evy-support
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@AI Evy est ce que selon la documentation et les utilisateurs, l'utilisation du nouveau llm model de jev peut aider dans l'appel des tools de facon plus precis et deterministic
a
Thanks for tagging me @so16. I'll look through relevant sources and get back to you shortly.
[(1) ]() Si vous précisez le nom exact du modèle auquel vous faites référence, je peux vérifier s'il figure dans la liste des modèles documentés. Souhaitez-vous plutôt une réponse générale basée sur mes connaissances ? Sources utiles : [Add function calling]() , [Update Retell LLM]() , [Create Retell LLM]()
### Answer Je n'ai pas d'information sur un « nouveau modèle LLM de jev » dans la documentation disponible, ni de retours d'utilisateurs à ce sujet. Je ne peux donc pas confirmer qu'il améliore la précision ou le déterminisme des appels d'outils. Voici ce que la documentation indique sur le sujet : - Pour un LLM personnalisé avec des outils, il est recommandé de définir
temperature: 0
, car une température plus basse améliore de façon significative la fiabilité du choix de la bonne fonction et du formatage de ses arguments. [(1) ]() - Pour Retell LLM, le paramètre
model_temperature
contrôle le caractère aléatoire des réponses : une valeur plus basse rend le modèle plus déterministe, et une valeur plus basse est recommandée pour l'appel d'outils. [(2) ]() [(3) ]() - Le paramètre
tool_call_strict_mode
indique s'il faut utiliser le mode strict pour les appels d'outils. Il ne s'applique qu'avec certains modèles pris en charge. Exemple documenté de définition d'un outil avec paramètres requis :
Copy code
typescript
const tools: OpenAI.Chat.ChatCompletionTool[] = [
 {
 type: "function",
 function: {
 name: "end_call",
 description: "End the call. Only when the caller has clearly said goodbye.",
 parameters: {
 type: "object",
 properties: {
 message: {
 type: "string",
 description: "What to say before hanging up.",
 },
 },
 required: ["message"],
 },
 },
 },
];
​ To learn more, see the sources I considered: [[1] Add function calling](https://docs.retellai.com/integrate-llm/integrate-function-calling) [[2] Update Retell LLM](https://docs.retellai.com/api-references/update-retell-llm) [[3] Create Retell LLM](https://docs.retellai.com/api-references/create-retell-llm) ​
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