估计阅读时长: 8 分钟 https://github.com/xieguigang/LLMs 已知，现在我们可以成功的和正在运行的大语言模型服务勾搭了，现在能够让大语言模型为我们做些什么。很遗憾的是，由于大语言模型本质上只是一个数学模型，其作用只是针对我们的输入找出最佳的字符输出组合。如果我们没有额外的针对大语言模型进行拓展，我们所勾搭上的大语言模型充其量也只是一个聊天机器人，他既不能帮我们发送email，也不能够帮助我们调节屋内的灯光，只能够做到分析我们输入的文本，然后输出一段最佳的文本。所以我们需要通过针对大语言模型添加额外的拓展来帮助我们实现各种功能。 又已知，大语言模型的本质就是进行文本的结构化分析，那么假如我们的输入信息中包含有某些工具函数的描述信息，而且大语言模型能够正确的分析出我们的输入文本和输入信息中所包含的工具函数之间的对应关系，那么大语言模型的输出就可以专门定向的变换为一种针对输入信息所对应的函数调用的结构化文本信息输出。当运行大语言模型的基础服务捕捉到这种结构化文本(例如json)输出后就可以通过这种结构化文本信息的内容解析结果来调用对应的外部工具，这样子我们就可以让大语言模型来帮助我们完成特定的任务了。这种特性就是大语言模型的Function Calling功能。
[…] 我们在基于前面所论述的《通过diamond软件进行blastp搜索》对大规模的基因组数据进行了代谢酶的EC number的注释以及按照文章《基因组功能注释（EC Number）的向量化嵌入》的方法，得到了一个比较大的基因组代谢酶TF-IDF嵌入丰度矩阵后，如果将这里所得到的嵌入结果矩阵中的基因组，基于Family层级的物种分类分组看作为单细胞转录数据中的细胞分群结果，能否基于单细胞数据分析方法来分析和可视化我的基因组功能嵌入的结果矩阵呢？ […]
[…] 我们在基于前面所论述的《通过diamond软件进行blastp搜索》对大规模的基因组数据进行了代谢酶的EC number的注释以及按照文章《基因组功能注释（EC Number）的向量化嵌入》的方法，得到了一个比较大的基因组代谢酶TF-IDF嵌入丰度矩阵后，如果将这里所得到的嵌入结果矩阵中的基因组，基于Family层级的物种分类分组看作为单细胞转录数据中的细胞分群结果，能否基于单细胞数据分析方法来分析和可视化我的基因组功能嵌入的结果矩阵呢？ […]
[…] 对于基于ec number来生成层级数据，我们直接使用《酶EC编号结构解析》文章末尾所展示的层级数据生成函数来实现。 […]
[…] 在前面的一篇《基因组功能注释（EC Number）的向量化嵌入》博客文章中，针对所注释得到的微生物基因组代谢信息，进行基于TF-IDF的向量化嵌入之后。为了可视化向量化嵌入的效果，通过UMAP进行降维，然后基于降维的结果进行散点图可视化。通过散点图可视化可以发现向量化的嵌入结果可以比较好的将不同物种分类来源的微生物基因组区分开来。 […]
😲啊？