ToolHop

ToolHop是由复旦大学和字节跳动联合创建的数据集，旨在评估大语言模型在多跳工具使用中的表现。该数据集包含995个多跳查询和3912个本地可执行工具，覆盖了47个不同领域的查询，确保了数据的多样性和复杂性。数据集的构建过程包括工具创建、文档细化和代码生成，确保了工具之间的相互依赖性和本地可执行性。ToolHop的应用领域主要集中在评估LLMs在复杂多跳工具使用场景中的理解、推理和功能调用能力，旨在解决现有评估数据集在多样性和工具依赖性方面的不足。

ToolHop is a dataset jointly created by Fudan University and ByteDance, aiming to evaluate the performance of large language models (LLMs) in multi-hop tool use scenarios. This dataset includes 995 multi-hop queries and 3,912 locally executable tools, covering queries across 47 distinct domains to ensure the diversity and complexity of the dataset. The construction process of ToolHop involves tool creation, document refinement and code generation, which guarantees the interdependency and local executability among all the tools. The primary application of ToolHop is to evaluate LLMs' abilities in understanding, reasoning and function calling in complex multi-hop tool use contexts, aiming to address the shortcomings of existing evaluation datasets in terms of diversity and tool dependency.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ToolHop数据集的构建采用了查询驱动的方法，通过工具创建、文档精炼和代码生成三个关键步骤，将复杂的多跳查询分解为原子子查询，并生成相应的工具文档和代码实现。首先，基于用户的多跳查询，生成初步的工具文档，确保工具之间的相互依赖性。接着，通过文档精炼过程，扩展工具的功能性并优化参数类型，使其能够处理更复杂的输入。最后，生成可本地执行的代码，确保工具能够被外部调用并返回详细的反馈。这一构建方法确保了数据集的多样性和工具之间的有意义的相互依赖性。

特点

ToolHop数据集包含995个多跳查询和3,912个可本地执行的工具，覆盖了47个不同的领域，确保了查询的多样性。每个查询都要求模型通过多跳推理逐步分解问题并调用相应的工具，最终生成可验证的答案。数据集的特点在于其工具之间的相互依赖性、本地可执行性以及详细的反馈机制。此外，数据集还提供了预定义的答案，确保了评估的客观性和准确性。这些特点使得ToolHop能够有效评估大语言模型在多跳工具使用场景中的表现。

使用方法

ToolHop数据集的使用方法主要包括多跳工具使用任务的评估。用户可以通过数据集中的查询和工具，测试大语言模型在多跳推理和工具调用中的表现。具体而言，模型需要将复杂的多跳查询分解为原子子查询，依次调用适当的工具，并根据工具的反馈逐步生成最终答案。数据集提供了详细的反馈机制，帮助模型在工具调用错误时进行修正。此外，用户可以通过数据集中的预定义答案，直接比较模型的输出，评估其准确性和工具使用能力。ToolHop的使用方法不仅适用于模型性能的评估，还为改进大语言模型的工具使用能力提供了有价值的参考。

背景与挑战

背景概述

ToolHop数据集由复旦大学和字节跳动的研究团队于2025年提出，旨在评估大型语言模型（LLMs）在多跳工具使用场景中的能力。该数据集包含995个用户查询和3912个相关工具，通过一种新颖的查询驱动数据构建方法生成，涵盖了工具创建、文档细化和代码生成等关键步骤。ToolHop的创建背景源于当前LLMs在处理复杂多跳查询时的局限性，尤其是在理解、推理和函数调用能力方面的不足。该数据集的推出填补了多跳工具使用评估领域的空白，为LLMs的进一步优化提供了重要的基准测试工具。

当前挑战

ToolHop数据集面临的主要挑战包括两个方面。首先，多跳工具使用任务的复杂性要求模型能够逐步分解复杂查询、调用适当的工具，并迭代处理工具反馈，直到得出最终答案。这一过程对模型的理解、推理和函数调用能力提出了极高的要求，而现有模型在这些方面的表现仍有显著不足。其次，数据集的构建过程中，确保查询的多样性、工具之间的相互依赖性以及本地可执行工具的生成，均带来了技术上的挑战。尽管ToolHop通过查询驱动的方法有效解决了这些问题，但如何在更广泛的应用场景中进一步提升模型的工具使用能力，仍是一个亟待解决的难题。

常用场景

经典使用场景

ToolHop数据集主要用于评估大型语言模型（LLMs）在多跳工具使用场景中的表现。通过提供995个用户查询和3912个相关工具，ToolHop能够模拟复杂的多步推理任务，要求模型逐步分解查询、调用适当的工具，并根据工具反馈迭代生成最终答案。这种场景特别适用于测试模型的理解、推理和函数调用能力，尤其是在需要跨多个工具进行协作的任务中。

实际应用

在实际应用中，ToolHop数据集可以用于开发和优化智能助手、自动化工具调用系统以及复杂任务处理系统。例如，在智能客服系统中，模型需要根据用户的多步查询调用不同的工具（如数据库查询、计算工具等）来逐步解决问题。ToolHop的评估框架可以帮助开发者识别模型在处理复杂任务时的弱点，并针对性地进行改进，从而提升系统的整体性能和用户体验。

衍生相关工作

ToolHop的发布推动了多个相关领域的研究工作。例如，基于ToolHop的评估结果，研究者们提出了改进模型在多跳工具使用中的策略，如优化工具调用顺序、增强模型的推理能力等。此外，ToolHop的查询驱动数据构建方法也被其他数据集所借鉴，用于开发更复杂的工具使用评估框架。一些研究还利用ToolHop的数据结构，开发了新的训练方法，旨在提升模型在多跳任务中的表现，进一步推动了大型语言模型在工具使用领域的发展。