实际上可以把 函数调用立即成一些列的触发器,我们提前定义好这些触发器 tools,一旦用户问的问题触发了这些问题,并且 GPT 帮我们提取出了指定的参数,就一个自动调用函数。让人感觉 GPT 帮你调用了函数以后。 ChatGPT 函数调用支持模型: 函数调用支持模型 文档首页:platform.openai.com/doc 函数调用文档:platform.opena...
3、openai返回最终响应//结合本地函数返回值二次调用 messages.Add(new ToolChatMessage(toolCall.Id, toolResult)); completion = client.CompleteChat(messages, options); Console.WriteLine($"[ASSISTANT]: {completion.Content[0].Text}"); //如果还要继续聊的要把以上记录追加到history messages.Add(new Assi...
Python调用:pip install openai import os import openai openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") completion = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Hello!"}...
chatgpt function calling例子 以下是一个使用ChatGPT进行对话的例子: ```python from transformers import ChatGPT #加载ChatGPT模型 model = ChatGPT.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-large") #运行对话 def chat(model): print("输入'退出'来结束对话。") while True: user_input = input("用户: ") ...
ChatGPT会分析这个字段,确定什么时候调用你的插件"auth": {"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",/...
GPT's Function Calling Demo, a experiment of self-hosted ChatGPT-Plugins-like platform. Recommend reading:function-calling Abstract OpenAI's GPT models provide a function calling feature, so we can easily createChatGPT-Plugins-liketools. This repository is a proof-of-concept of the function calli...
from_messages([("system", template), ("human", "{input}")]) model = ChatOpenAI( model="gpt-3.5-turbo", ) def _sanitize_output(text: str): _, after = text.split("```python") result = after.split("```")[0] print("---code---") print(text) print("---code---") ...
model="openai/gpt-4-turbo-preview", streaming_callback=print_streaming_chunk) 接下来,我们测试 chat_generator 是否能成功调用。 chat_generator.run(messages=[ChatMessage.from_user("Return this text: 'test'")]) --- The response should look like this --- {'replies': [ChatMessage...
OpenAI 在gpt-3.5-turbo-0613 和 gpt-4-0613两个模型的chat completion api中增加了一个叫Function Calling的新功能,本篇文章对其功能进行探究,并分析其作用。 Function Calling使用 我认为这是一种比Plugin更优雅的方式,给开发者提供了更多的自由度,一方面识别出何时需要调用函数来对输出格式化,一方面设定具体的格式化...
chat.completions.create( model="gpt-3.5-turbo-1106", messages=messages, ) return second_response.choices[0].message.content print(search("xindoo")) 输出的结果是根据百度、谷歌和必应三个搜索引擎的结果,'xindoo'可能是一个技术博主、后端工程师以及Python爱好者。 这里需要...