LLM 函数调用不具备可伸缩性；代码编排更简单、更有效。
在处理大数据时，大家都知道函数调用是一个非常重要的部分。然而，在使用 LLM（Large Language Models）处理大数据时，我们常常会遇到一个问题，那就是函数调用的可伸缩性有限。
LLM 的函数调用通常会涉及到非常复杂的逻辑和参数，这使得代码变得混乱而难以维护。而且随着数据量的增加，函数调用可能会变得更加复杂，甚至会影响到代码的性能和可读性。
为了解决这个问题，我们需要重新思考我们的代码编排。我们可以通过简化函数调用的参数和逻辑，使得代码更加清晰和易于理解。另外，我们还可以通过使用更加简单有效的代码编排方式，来提升代码的可读性和维护性。
总的来说，LLM 的函数调用确实存在一定的可伸缩性问题，但是通过改进代码编排，我们可以使代码更加简单、更加有效，从而提高处理大数据时的效率和性能。如果您想了解更多关于如何处理大数据时提升代码效率的方法，请阅读此文：https://jngiam.bearblog.dev/mcp-large-data/。
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