" }] response = client.responses.create( model="gpt-4.1", input=input_messages, tools=tools )Step3：模型决定调用函数 让模型来决定是否需要触发调用函数，如果模型认为需要调用函数，它会返回相应的函数名称和函数需要输入参数。示例返回结果：[ {
在我的预期里,我希望 gpt function calling 能完美实现链式调用且不产生额外的 tokens 消耗。如果能按我的预期工作,我将使用它作为 API 的调度中心,使得通过自然语言随意调用相关函数成为可能,并且可以按任意组合进行加工处理,就像函数式编程一样。 然而实际情况是,gpt function calling实际上是提取自然语言中函数的相应...
新的函数调用(function-calling)能力允许开发者向gpt-4-0613和gpt-3.5-turbo-0613描述函数,并让模型智能地选择输出包含调用这些函数的参数的 JSON 对象。 这是一种更可靠地将 GPT 的能力与外部工具和 API 连接的新方法。这些模型已经进行了微调,既可以侦测到需要调用函数的时刻(取决于用户的输入),也可以响应符合函...
//插件名字,给用户看的名字"name_for_model": "sportStats",//插件名字,给ChatGPT模型看的名字,需要唯一"description_for_human": "Get current and historical stats for sport players and games.",//描述插件的功能,这个字段是在插件市场展示给用户看的"description_for_model": "Get current and historical...
OpenAI | Function calling 上手体验 chatgptopenai LLM的基本使用方式是 text in -> text out , 输出是 text 。 但是很多时候,我们希望它能以固定的格式输出,以便解析成结构化的数据,传递给后续的处理逻辑。 windealli 2023/11/22 3K1 大型语言模型函数调用入门 ...
response=client.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo-1106",messages=messages,tools=tools,tool_choice="auto",# auto isdefault,but we'll be explicit)response_message=response.choices[0].message tool_calls=response_message.tool_calls # 包含了函数调用所需要的信息 ...
但是,可以透過 ChatGPT Plugin 的資料去找,將自己模擬成 ChatGPT Plugin 。 第三步: Send the summary to OpenAI 原本https://openai.com/blog/function-calling-and-other-api-updates 資料有錯誒 這裡要注意,如果你去找 Call 3rd API 故意回傳空的,代表 OpenAI 的 Summary 會沒有「參考資料」 參考以下: ...
OpenAI ChatGPT 函数调用(function calling)流程 什么是函数调用(function calling) 大家都知道chatGpt、Deepseek、Claude等大语言模型(LLM)很厉害,但他们是基于某个时间点以前的数据训练的,意思就是他们本质是离线的。那天然导致有很大的局限性,如你问实时广州的天气是怎样时,你问下现在广州南站的人流大不大等,这种...
LLM已被广泛应用于聊天机器人(如ChatGPT、Claude)、内容创作(文章、诗歌、剧本)、代码生成与辅助、智能客服、机器翻译、情感分析等多个领域。它们能够理解复杂的指令,生成高质量的文本,甚至进行一定程度的创造性工作。 然而,LLM也存在一些固有的局限性: 知识截止:LLM的知识库通常是静态的,仅限于其训练数据截止的日期...
向量数据库(Vector Database):Haystack 的 InMemoryDocumentStore[3] 大语言模型(LLM):通过 OpenRouter 访问 GPT-4 Turbo[4]。只要支持函数调用,稍作代码修改即可使用其他大语言模型(如 Gemini)。 LLM 框架:使用 Haystack[5],因为它易于使用,文档详尽,并且在 pipeline 的构建方面比较透明。本教程实际上是对该框架...