作为一个喜欢收集影视资源的人，笔者面临的一个任务是：从文件名中解析出格式化的媒体信息（信息源统一为[The Movie Database (TMDB)]( https://www.themoviedb.org/?language=zh-CN)），方便整理文件，如：
| 文件名 | 格式化信息 |
| ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| Young.Woman.and.the.Sea.2024.2160p.DSNP.WEB-DL.H265.HDR.DDP5.1.Atmos-ADWeb.mkv | `{'title': '泳者之心', 'genre': 'movie', 'year': 2024}` |
| [動畫瘋] 物語系列 第外季＆第怪季\[9\]\[1080P\].mp4 | `{'title': '物语系列', 'genre': 'tv(anime)', 'year': 2009, 'tv_season_num': 5, 'tv_episode': 9}` |
那么，在给定文件名的情况下，怎么用大语言模型（ LLM ，以下简称大模型） + TMDB API 来完成媒体信息的解析工作呢？这篇文章应运而生。
> 当然，解析媒体信息 + 整理媒体文件（或者说媒体文件刮削），已经有很多现成的解决方案，如`nas-tools`、`jellyfin`，笔者更多是想探索大模型的可能性。
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"太长不看"的总结：
- qwen-plus-latest (qwen 2.5) 强于 deepseek-chat (v2.5)，gpt-4o-mini/gemini-1.5-flash 落后
- Tools(Function Calling)在机器间交互不好用，笔者的 JSON 调用模式效率&效果更优。
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原文链接：[大模型 Tools(Function Calling)实用性分析 - 以媒体信息解析为例 - OrangeWolf 的博客]( https://www.yooo.ltd/2024/09/21/parcticality-analysis-of-llm-tools/) |
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