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上一篇我们讲了：Function Call 的真正难点，不是“把工具挂上去”，而是：

• 模型什么时候调用？
• 调用哪个？
• 缺信息要不要追问？
• 工具之间的顺序是什么？
• 工具调用失败怎么 fallback？
• 多轮对话如何推进？

这些全部依赖一件关键事情：训练数据必须非常非常非常“工程化”。

如果你去看大厂生产级 Function Call 项目，数据永远不是一句一句“人工写对话”， 相反，它们都有一个共性：

必须构建一套可控、可扩展、可复现的“数据沙盒”。

这一篇文章，我会从三个角度把这件事讲透：

1. 为什么 Function Call 数据要用“沙盒”的方式构建
2. 完整的数据体系应该有哪些标签与变量
3. 一个工业级 Function Call 数据集是如何从 0 到 1 构建的

最后，我会给出两段标准数据构造代码（消息格式 + 工具链模拟），你可以直接放进自己的项目里。

一、面试官第一个考点：为什么不能直接手写 SFT 数据？

很多同学构建 FC 数据的方式是：

user: 吴师兄，帮我找一个酒店assistant: （工具调用）tool: （工具返回）assistant: （结果）

但这套方法做不了真正的工程项目，因为它有致命缺陷：

1）覆盖率太低

你写 10 条、100 条、甚至 500 条，都不可能覆盖：

• 缺目的地 vs 完整信息
• 缺日期 vs 缺预算
• 问路 vs 规划
• 酒店推荐 vs 酒店评价
• 工具成功 vs 工具为空
• 多轮追问 vs 单轮完成
• 旅行相关 vs 非相关拒答

你永远写不全业务真实场景。

2）对话格式很容易错

比如：

• “tool_calls” 字段格式不标准
• arguments 没有 JSON encode
• 多轮对话漏掉 role 切换
• 工具响应和 tool_call_id 对不上
• assistant 的行为和系统流程不匹配

SFT 一旦格式错一点点，训练就无意义。

3）模型永远学不到“流程”

功能型 Agent 的本质是流程，而不是内容。

流程是什么？

• 触发条件
• 需要补什么信息
• 工具调用顺序
• 工具依赖关系
• 什么时候结束
• 什么时候 fallback

手写数据容易漏掉逻辑，不可控。

因此必须使用一种方法：

构建一个“沙盒式数据生成系统”，把所有分支、变量、流程在数据层面定义清楚，然后一次性生成全量覆盖的数据集。

二、数据沙盒体系：为什么它能解决 Function Call 的所有难题？

我们以“旅行助手 Agent”为例。

它有 4 个核心工作流：

1. 旅行规划（RAG + 天气）
2. 问路导航（地图）
3. 酒店查询（推荐 + 评价）
4. 闲聊/拒答

沙盒体系要做到的事情只有一件：

把这四个路由中所有“变”的变量列出来，然后系统化地组合、覆盖，并生成完整的多轮对话 + 工具调用链。

1）首先定义标签体系（这是 Function Call 的灵魂）

下面是我们真实项目的数据标签体系：

你会发现：

每条数据都有明确标签，这就是可控性。

每类数据都有足够量，这就是覆盖性。

2）其次定义业务变量（沙盒中最关键的一步）

四大类变量：

① 用户画像（system prompt 部分）

每条数据都包含：

• 用户名字（40 个池子）
• 城市 ID（100 个真实城市）
• 出发日期（一个日期范围内随机）
• 起点坐标（真实坐标）

这些数据会注入 system：

{ "role": "system", "content": "## 用户信息\n- 用户名: 吴师兄\n- 当前城市ID: 1012510801\n- 出发日期: 2025-12-02\n- 起点坐标: 100.479921,59.1237401"}

② query 模板（语义扰动）

以“酒店查询”为例，有 30 种表达方式：

帮我找一家上海外滩附近 2000 左右的酒店外滩景观好的酒店推荐我周五去上海，住两晚，预算 2000，能推荐吗在魔都哪里住方便一点？…

让模型学会理解用户的多种自然语言表达。

③ 工具结果（真实/模拟）

每个工具都会给定不同的返回：

• 酒店为空
• 返回 1 家
• 返回 3 家
• 返回 10 家
• 返回无效评论
• 返回异常

不同工具结果会训练模型做不同决策。

④ 对话分支（追问 vs 不追问）

例如旅行规划：

• 缺目的地 → 必须反问
• 缺日期 → 必须反问
• 信息完整 → 直接工具链

沙盒会自动生成完整多轮对话。

三、数据是如何从沙盒中“流”出来的？

我们真实项目的数据是两阶段生成的：

第一阶段：生成种子数据（generate_dataset.py）

伪代码如下：

class DatasetGenerator: def __init__(self): self.names = [...] self.cities = {...} self.hotel_queries = [...] self.travel_queries = [...] self.route_queries = [...] def generate_travel_plan_no_ask(self): return { "用户问题": random.choice(self.travel_queries), "用户名字": random.choice(self.names), "用户所处城市": city_id, "出发日期": date, "起点坐标": coord, "类型": "旅行规划-不需要反问", "是否追问": "否" }

每个标签都有独立函数，生成不同场景：

旅行规划（不追问）400 条 旅行规划（追问）50 条 问路（不追问）100 条 …

最终构成 1010 条种子数据。

第二阶段：转换为真实对话

这是 Function Call 项目的核心步骤。

训练数据格式必须符合 OpenAI 标准：

[ { "role": "system", "content": "..." }, { "role": "user", "content": "我要在武汉住酒店，预算200-300元" }, { "role": "assistant", "tool_calls": [ { "id": "call_9e45f8c7", "type": "function", "function": { "name": "recommend_hotels", "arguments": "{\"requirements\": \"武汉，预算200-300元\"}" } } ] }, { "role": "tool", "content": "...工具返回...", "tool_call_id": "call_9e45f8c7" }, { "role": "assistant", "content": "已根据您的预算，为您找到以下酒店…" }]

生成过程包含：

• 根据标签 → 选择工作流
• 判断是否需要追问
• 自动生成工具调用链
• 自动生成工具返回内容
• 自动生成最终自然语言回复

所有流程都由代码严格执行，不靠人工写对话。

四、模型最终学到了什么？

经过这一套数据工程，模型会学习到：

1）如何判断意图（Router 选择）

用户一句话：

“我想住两晚 2000 元内的酒店”

模型能自动：

• 判断是“酒店查询”
• 判断缺少入住/离店日期
• 选择走“需要反问”分支

2）如何追问用户信息（多轮）

assistant: 请问您的入住和离店日期是什么时候？user: 下周五入住，住两晚。

模型在追问与理解上下文之间作出正确选择。

3）如何按顺序调用工具

比如酒店查询：

recommend_hotels→get_hotel_reviews（对每一家）→final answer

或旅行规划：

search_travel_guide→get_weather_info→整合生成行程

4）如何处理工具为空的情况

沙盒中包含“工具返回空”场景，让模型学会：

抱歉，吴师兄，暂时没有找到符合您需求的酒店。

5）如何拒答非旅行问题

“如何学摄影？”→ 抱歉，吴师兄，我是旅行助手，只能回答旅行相关问题。

五、面试官最爱问：你的数据是怎么保证覆盖率的？

下面的这段回答直接可用于面试，训练营学员亲测可用：

我首先将业务拆成 5 大工作流，每个工作流继续拆成“需要反问/不需要反问”两个分支，形成 10 类标签体系。

然后我定义所有业务变量（城市、时间、预算、景点、酒店、工具结果等），在沙盒中通过模板、多轮追问、工具返回扰动等方式组合生成全场景数据。

整个过程可控、可复现，并且保证每一个场景都有足够覆盖。

六、面试官更进一步：为什么你们的数据比普通数据更有效？

你可以这样说：

**因为我们不是“写数据”，而是在“定义业务规则”。**所有数据都是规则的组合结果，因此：

• 质量高
• 一致性强
• 可拓展性强
• 能反映真实业务流程
• 能显著提升模型的 Function Call 成功率

这句话很加分。

最后说一句

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
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• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
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