外调法是指当某个特定的问题无法在已有知识中找到解决方案时，以有限的规模调用外部（经过适当训练的）程序来获取应用之外的知识。这种方法通常运行在一个在线服务器上，并通过网络和服务器发出请求，当接收到请求时，外调法将被用于指定特定的知识库或数据集中。这使得用户可以将那些未被特定的知识和数据记录视为一个单一的资源，并使用外部源中的知识来解决现实中的问题。 外调法的最大优势在于，可以让用户利用互联网上各种数据源的信息，从而获得精准的搜索结果和准确的学习结果。它还可以更快捷地收集更多的信息，从而帮助改善决策过程中的效率。 拓展知识：外调法也可以被用于机器学习，有着比基本机器学习更强大的性能。它可以采用多个视角来从多个数据源中提取知识，这有利于获得更准确的结果。另外，外调技术还可以被用于数据挖掘领域，将一系列复杂的数据聚类和分析，以挖掘更多的洞见和信息。