除了大型語言模型，還有多種技術可以用來增強工具檢索的性能：
圖神經網絡（GNN）：圖神經網絡可以有效地捕捉工具之間的關係和用戶需求的結構信息。通過將工具和用戶需求建模為圖結構，GNN可以學習到更豐富的特徵表示，從而提高檢索的準確性。
強化學習：強化學習可以用於優化工具檢索過程中的決策制定。通過設計獎勵機制，系統可以學習到哪些檢索策略能夠帶來更高的用戶滿意度，從而不斷改進檢索性能。
集成學習：通過集成多個檢索模型的結果，可以提高檢索的穩定性和準確性。不同模型可以捕捉到不同的特徵，集成學習能夠綜合這些特徵，從而達到更好的檢索效果。
知識圖譜：利用知識圖譜來表示工具及其屬性，可以幫助檢索系統更好地理解用戶的需求。知識圖譜能夠提供豐富的上下文信息，從而提高檢索的準確性。
自監督學習：通過自監督學習技術，可以利用未標註的數據來增強模型的學習能力。這樣可以在缺乏標註數據的情況下，仍然提高檢索模型的性能。