大语言模型刚出来的时候，只是通过预训练的模型来生成回答内容。这个时候的模型有两个主要的缺点：

1. 有些数据它不知道，比如 2024 年 3 月训练的模型，就不知道 2024 年 5 月的事情；
2. 没法使用外部工具。这里的工具我们可以等效理解为函数调用，比如我有个发表文章的工具函数，我没法用自然语言让大模型来帮我调用这个函数。

为了解决这两个问题，OpenAI 最先在模型中支持了 function calling 功能，他们在这篇博客: Function calling and other API updates 有介绍。

背景：理解 Function Calling

这时候，我们就可以告诉模型，我有这么几个工具，每个工具需要什么参数，然后能做什么事情，输出什么内容。当模型收到具体任务的时候，会帮我们选择合适的工具，并解析出参数。之后我们可以执行相应的工具，拿到结果。并可以接着循环这个过程，让 AI 根据工具结果继续决定往下做什么事情。

我在网上找了个动图，可以来理解下有了 function calling 后，做事情的流程：

理解 function calling过程

读、写键值是 KV 数据库中最重要的两个操作，LevelDB 中提供了一个 Put 接口，用于写入键值对。使用方法很简单：

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leveldb::Status status = leveldb::DB::Open(options, "./db", &db);
status = db->Put(leveldb::WriteOptions(), key, value);

LevelDB 最大的优点就是写入速度也非常快，可以支持很高的并发随机写。官方给过一个写入压力测试结果：

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fillseq      :       1.765 micros/op;   62.7 MB/s
fillsync     :     268.409 micros/op;    0.4 MB/s (10000 ops)
fillrandom   :       2.460 micros/op;   45.0 MB/s
overwrite    :       2.380 micros/op;   46.5 MB/s

可以看到这里不强制要求刷磁盘的话，随机写入的速度达到 45.0 MB/s，每秒支持写入 40 万次。如果强制要求刷磁盘，写入速度会下降不少，也能够到 0.4 MB/s, 每秒支持写入 3700 次左右。

这里 Put 接口具体做了什么？数据的写入又是如何进行的？LevelDB 又有哪些优化？本文一起来看看。开始之前，先看一个大致的流程图：

LevelDB 写入整体流程图

LevelDB 支持写入单个键值对和批量写入多个键值对，这两种操作的处理流程本质上是相同的，都会被封装进一个 WriteBatch 对象中，这样就可以提高写操作的效率。

在 LevelDB 中，WriteBatch 是通过一个简单的数据结构实现的，其中包含了一系列的写入操作。这些操作被序列化（转换为字节流）并存储在内部的一个字符串中。每个操作都包括操作类型（如插入或删除），键和值（对于插入操作）。

当 WriteBatch 被提交给数据库时，其内容被解析并应用到 WAL 日志和 memtable 中。不管 WriteBatch 中包含多少操作，它们都将作为一个整体进行处理和日志记录。