在db_api.py 文件中创建一个用 Flask 框架构建的 API 服务,用于连接 SQLite 数据库。请在终端运行 python db_api.py,启动该服务。 如果服务成功执行,终端将显示图中所示的信息 我注意到在 db_api.py 中预置一些初始的基础数据。 数据库中的数据样本 4.4 步骤 2:定义函数(Define the functions) 这一步是在...
- max_attempts (int): 最大尝试次数,用于处理 API 调用失败的情况。方法:- __init__ : 初始化 AutoFunctionGenerator 类。- generate_function_descriptions : 自动生成功能函数的 JSON Schema 描述。- _call_openai_api : 调用 OpenAI API。- auto_generate : 自动生成功能函数的 JSON Schema 描述,并处理任...
为OpenAI 的API描述函数 Function calling支持以数组形式传入多个函数描述。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tools=[{"type":"function","function":{"name":"get_weather","description":"查询指定城市,指定日期的天气情况","parameters":{"type":"object","properties":{"city":{"type"...
Examples of calling an API operation of SDK for Python,Cloud Config:This topic provides an example on how to call the ListDiscovereesources operation of Cloud Config by using SDK for Python to query the resource list.
1.定义函数 定义本地函数get_current_weather实现从API拉取,这里直接写一个简单对参数输出进行模拟。 然后按照OpenAI的文档要求格式定义get_current_weather的接口函数的json参数。 2.第一次调用接口 返回大模型分析出的函数名称和参数。 结果如下: { "id": "chatcmpl-8EIYxuSvhxmvYRE2UZI19fodbhXGv", "obje...
OpenAI Chat API官方文档:Chat API[1] Function Calling官方介绍:Function Calling[2] 图片 开发者现在可以向 gpt-4-0613 和 gpt-3.5-turbo-0613 描述函数,并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数参数的 JSON 对象。这是一种更可靠地将 GPT 的功能与外部工具和 API 相连接的新方法。
函式呼叫(function calling) 可说是这次ChatGPTAPI更新的杀手级更新。所谓函式呼叫,就是让你把外部函式的形状写入ChatGPT API,这样ChatGPT API 就能输出对的格式来呼叫你的函式。让我们透过官方发布的例子来了解: 例子 假如你现在问ChatGPT 「波士顿目前天气如何」,ChatGPT 会吐给你乱回答的内容,因为它的训练资料...
Functions are presented as _FuncPtr which is basically a _CFuncPtr in _ctypes module: highlight 複製 class _FuncPtr(_CFuncPtr): _flags_ = flags _restype_ = self._func_restype_ Now it’s type to put our Python/C API knowledge to good use - _...
{"type": "none"//这个是API认证方式,none 代表不需要认证},"api": {"type": "openapi","url": "PLUGIN_HOSTNAME/openapi.yaml"//这个是Swagger API文档地址,ChatGPT通过这个地址访问我们的api文档},"logo_url": "PLUGIN_HOSTNAME/logo.png",//插件logo地址"contact_email": "support@example.com",/...
调用其他工具的 API(如:Database Tool) 通常需要特定的有效负载格式。可以使用 Tool Calling 来向模型请求与特定格式匹配的响应。随后可以使用这个响应作为负载去做“工具(Tool)实际的执行” 通俗来将就是:让大模型通过理解用户的提示词,来决定是否需要调用工具(如上图), ...