• 自适应截断（Adaptive Truncation），它在不同位置截断与已见和未见工具相关的检索结果，
• 层次感知重排（Hierarchy-Aware Reranking ），利用工具库的层次结构，它使得单工具查询的检索结果更加集中，多工具查询的检索结果更加多样化。

自适应截断（Adaptive Truncation）是ToolRerank方法中的一个核心组件，它的目的是为了适应重排器（reranker）对已见（seen）和未见（unseen）工具的不同行为，通过在不同位置截断检索结果来优化性能：

1. 不同工具的不同处理：

• 对于已见工具，即在训练数据中出现过的工具，自适应截断会在检索结果的较早位置进行截断，因为对于这些工具，重排器在较少的候选结果中表现更好。

• 对于未见工具，即在训练数据中未出现过的工具，自适应截断会在检索结果的较晚位置进行截断，因为对于这些工具，提供更多的候选结果可以提高检索性能。

• 自适应截断设置两个不同的阈值：ms（用于已见工具）和mu（用于未见工具），其中ms < mu。

• 对于每个API ci，在粗粒度检索结果C中，如果工具(ci)在训练数据中已见，则当其位置i满足i ≤ ms时，将其添加到截断结果T中；如果工具(ci)未见，则当i ≤ mu时添加到T中。

层次感知重排（Hierarchy-Aware Reranking）是ToolRerank方法中的一个关键组成部分，旨在根据工具库的层次结构优化检索结果，使检索结果对于单工具查询更加集中，对于多工具查询更加多样化：

1. 单工具查询的层次感知重排：

• 为了使细粒度检索结果更集中于单个工具，ToolRerank首先通过一个分类器确定查询是否为单工具查询。

• 如果查询是单工具查询，ToolRerank将使用一个阈值τs来选择得分高于τs的API。

• 如果没有这样的API，或者只有一个API满足条件，那么选择得分最高的API。

• 接着，ToolRerank构建一个工具集合X，包含所有选中的API所属的工具。

• 根据工具集合X，ToolRerank将重排结果R分为两个列表F1和F2，F1包含属于X中工具的API，F2包含其他API。

• 最后，将F1和F2合并得到最终的重排结果F。

• 对于多工具查询，ToolRerank希望检索结果涵盖不同工具，以提供多样化的API。

• ToolRerank构建一个图G，其中节点表示R中的API，边表示API之间的层次和语义关系。

• 对于图中的每个连通分量G'，ToolRerank选择得分最高的n个API作为多样化结果集合S的一部分。

• 然后，ToolRerank将R分为F1和F2两个列表，根据API是否属于S来分配。

• 最终，将F1和F2合并得到重排结果F。

在ToolBench数据集上的实验结果表明，ToolRerank能够提高检索结果的质量，从而使得LLM生成的执行结果更好。

ToolBench数据集六个测试数据集上检索结果质量的比较。“N” 和 “R” 分别表示 “NDCG@5” 和 “Recall@5”。

单个工具查询的案例研究，正确的API用蓝色高亮显示

多工具查询的案例研究，正确的API用蓝色高亮显示

ToolRerank: Adaptive and Hierarchy-Aware Reranking for Tool Retrievalhttps://arxiv.org/pdf/2403.06551.pdfhttps://github.com/XiaoMi/ToolRerank