不使用function calling 了解OpenAI 函数调用的最佳方式是举例说明。假设你正在使用 ChatCompletion.create() 方法向 OpenAI 提出一个问题。您的代码看起来是这样的: import os from openai import OpenAI import json os.environ['OPENAI_API_KEY'] = "sk-xxx" client = OpenAI() prompt = ''' Population, Cap...
Function Calling是OpenAI于2023年6月13日发布的在Chat Completions API中添加的新能力,允许开发者将大语言模型(如GPT-4)与外部函数或工具集成。通过 Function Calling,模型可以理解用户请求并生成调用外部函数所需的参数,从而实现更复杂、更动态的任务处理。 01 Function Calling 是什么? OpenAI允许我们通过Function Call...
就在3月27日，连OpenAI都宣布正式支持MCP了。而Function Calling呢，则最初是由OpenAI在2023年6月作为其API的一部分提出的，就是一种函数调用机制，允许LLM通在生成内容的过程中调用外部函数或服务，从而获取更多能力。现在，很多其他大模型也借鉴了这种概念，纷纷推出了自己的function calling 。借助这个功能，可以调用...
现在,OpenAI 提供了Function calling用于将LLM的输出格式化成Function calling所需要的参数。 Function calling介绍 简单的说,Function calling就是基于(自定义)函数调用所需要的参数,输出可识别的格式化的输出。 在API调用中,我们可以描述一个函数(函数名、参数等),并使模型智能选择输出一个包含调用一个或多个函数的参数...
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...
OpenAI的Assistant API是一个允许开发者在应用中集成GPT功能的接口。 简单来说,GPTs是界面化的操作,Assistant API则是针对开发者提供的接口。 目前,Asssistant API支持三种工具:文件RAG、代码解释器和Function Calling。 Asssistant API有如下特点: 可以把GPT的功能集成到自己的系统中。
Function Calling的两大核心应用 文中明确指出,Function Calling主要有两个核心应用场景: 获取数据(Fetching Data) 检索最新信息并整合到模型响应中 适用于搜索知识库和获取特定API数据(如天气数据) 本质是一种RAG(检索增强生成)的实现方式 执行动作(Taking Action) ...
使用DeepSeek API进行AI Function Calling的步骤如下：1、设置OpenAI客户端：首先，你需要创建一个OpenAI客户端实例，并提供API密钥和基础URL。from openai import OpenAIclient = OpenAI( api_key="<your api key>", base_url="https://api.deepseek.com",)2、定义工具：定义一个或多个工具，每个工具...
OpenAI Chat API官方文档:Chat API Function Calling官方介绍:Function Calling 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。 这些模型经过了微调,既可以检测到何时...