在训练 Function Calling 模型时，常用的数据构造方法有哪些？模型推理时如何确保输出能被正确解析和执行？
考察说明
考察对 Function Calling 工程细节的理解，包括数据标注、格式定义、容错机制等
回答思路
- 能列举数据构造来源：人工编写、自动生成、从日志中提取等
- 能说明训练目标的设置：加入特殊 token 和结构化标签
- 能介绍推理时的解析策略：通过正则或 JSON 解析，以及错误处理
- 能考虑到输出格式校验、参数严格匹配、无函数调用场景的处理
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