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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)），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。
“ 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。
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
正文完
