你問 AI：「請讀《帳號說明》，告訴我公司帳號忘記密碼要怎麼辦。」

模型 (Model) 處理的是輸入的 token，也就是文字切成的小片段。那它怎麼打開公司文件？讀出的內容又怎麼回到模型裡？

中間有一個程式負責接手。模型先產生「請用哪個工具、讀哪份文件」的要求；程式執行讀檔，再把讀到的文字加進下一次輸入。模型收到這次輸入，才繼續生成回答。

這章先固定讀《帳號說明》，追清楚這次交接。從很多文件中挑哪一份、哪一段，留到下一章的檢索。

先讓模型知道有哪些工具

開發者要先準備真正能讀公司文件的程式，再把它的使用方式提供給支援工具的模型。例如：

工具的說明讓模型知道可以要求什麼；真正讀檔的程式，要由開發者接好。 只寫一個工具名稱，並不會憑空出現讀檔能力。

第一次：模型輸出一份讀檔要求

第一次送給模型的內容包含你的問題與可用工具的說明。假設模型判斷需要先讀文件，它會產生約定格式的工具呼叫 (Tool Call)，意思是：

「read_document」和「帳號說明」也都是模型可以產生的輸出內容。服務依工具呼叫的約定格式回傳這份要求，外面的程式才能取出名稱和參數。這種合作方式常稱為工具使用 (Tool Use)，也稱函式呼叫 (Function Calling)。

到這裡，模型產生了要求，文件還沒被讀取。 就像程式輸出「請列印這一頁」，還需要印表機與控制程式去執行；要求本身不會完成動作。

模型為什麼會產生這種要求？這是一種可以透過訓練 (Training) 學會的輸出行為：依問題與工具說明，選工具、填參數，再利用回傳結果。不同模型的支援與表現會不同，不是每個模型都自動具備這項能力。

接手：程式真的讀取文件

程式收到呼叫後，先確認這是已登記的工具、文件名稱可用，並檢查是否允許讀取；接著執行 read_document 對應的讀檔程式。真正接觸檔案的是這一步。

假設工具讀到的文字是：

到設定頁點「忘記密碼」，重設連結會寄到帳號信箱。

讀檔成功，還不表示模型已經看到了。 程式必須把結果回傳，才能接著走下一步。

第二次：把讀到的文字放回輸入

程式把文件文字包成一則工具結果 (Tool Result) 訊息，並標明它對應剛才哪一次呼叫。接著再送一次請求，保留需要的前文：

可用工具的說明等設定，也按所用服務的規則一併提供。這一次，模型才有那段公司文件可讀。

外部結果怎麼成為 token？

讀檔工具已經把文件內容讀成文字。程式加入的是文字，例如「到設定頁點忘記密碼」，不用自己把它換成 token 編號。

模型服務收到訊息後，會依自己的格式組裝角色、工具呼叫與結果等資訊，再把文字內容切分、轉成模型可處理的 token 編號。於是，文件原文就成了這次輸入的一部分，和問題一起參與後續計算。

文件不是變成一顆很大的 token，也不是直接插進模型正在生成的某一層。 它的文字會切成許多 token，在本例的第二次模型請求中被處理。工具結果因此也占用輸入的容量；太長時，程式要控制提供的範圍。

模型接著可能生成：

依《帳號說明》，先到設定頁點「忘記密碼」，再到帳號信箱收取重設連結。

文件資訊來自剛加入的輸入，不需要為了這次讀檔就重新訓練模型。收到原文後有沒有回答正確，仍要核對。

補充：用重播台對照兩次輸入

下面把剛才的例子記成四則訊息：問題 → 工具呼叫 → 工具結果 → 回答。複製這份 JSON，開啟下方工具，選預設的「OpenAI」格式，貼進輸入區。這只是重播台支援的一種訊息格式；Claude、Gemini 等服務也有工具呼叫，欄位與交接格式各有不同。

也可以開啟這份 JSON 範例，複製內容或存檔後載入重播台。

展開兩輪的輸入切片，先看第一輪還沒有公司文件；再看第二輪，多了工具呼叫與工具結果。這個差異，就是新資料如何進入下一次模型輸入。

再改一個地方試試：把第三則工具結果的文字改成「請聯絡公司資訊人員重設密碼」。第二輪輸入中的依據就會跟著改變。

第四則回答是你貼進去的固定紀錄，重播台不會替它重新生成。如果回答還寫「點忘記密碼」，你就看到了：結果文字改了，舊回答卻沒有因此自動更新。真實程式需要把新結果再次交給模型，才能取得新的生成結果。

程式先找資料，也一定要模型呼叫嗎？

不一定。程式可以先按照固定流程讀取文件，再把文字與問題交給模型；這條路線沒有「模型提出讀檔要求」那一步。

本章則是模型先提出工具呼叫，再由程式執行。兩種路線都要把外部資料提供給模型，差別在由誰決定何時讀取、讀什麼。下一章只討論「怎麼從很多段落選出候選資料」，那個搜尋能力既可以被程式直接使用，也可以包成模型可要求使用的工具。

這章接起的是：token 輸出可以表達一份工具要求，外部程式據此執行；讀出的文字再經由下一次輸入，變成模型能處理的 token。 讀哪一份文件先定好了，接著才到檢索章看文件很多時怎麼找。

參考：Google 的函式呼叫流程、Anthropic 的工具執行與結果回傳、OpenAI 的函式呼叫格式、Toolformer 工具使用研究。查核日期：2026-10-09。本章採文字文件與一次讀檔的簡化流程，不代表所有服務、工具或模型都使用相同訊息格式。