一、Function calling 流程优化思路 在OpenAI开发系列(十一):Function calling功能的实际应用流程与案例解析这篇文章中详细解释了Function calling的用法,当大模型激活Function calling功能时,其完整的推理流程应该是这样的: 当大模型激活Function Calling功能时,其推理过程也会发生相应的改变,即:根据大模型返回的函数和函数...
function_name = response_message["function_call"]["name"] function_to_call = available_functions[function_name] function_args = json.loads(response_message["function_call"]["arguments"]) function_response = function_to_call( location=function_args.get("location"), unit=function_args.get("unit...
我在六月份写了一篇关于GPT函数调用(Function calling)的博客,其中介绍了函数调用的方法,但之前的函数调用,在一轮对话中只能调用一个函数。就在上周,OpenAI在开发者大会上,升级了函数调用的功能,在新的gpt-3.5和gpt-4模型中,可以在单次对话中调用多个函数了,而且在python SDK中也提供了并发函数调用相关的...
OpenAI 新的Function Calling O网页链接 的一种用法:让它返回格式化的JSON数据。以前GPT 3.5让它稳定的输出JSON格式是有点麻烦的,首先是Prompt比较长,可能还要Few-Shot,现在有了Function Calling,就可以要求它在返回结果之前去调用指定的Function,将结果作为参数传给Function,那么它就能返回一个标准的JSON格式,然后你...
在OpenAI 发布Function calling之前,我们可能会议文本输入的方式,在Prompt中要求LLM格式化输出,或者通过LangChain框架提供的Parsers相关的抽象。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,...
这些用例通过我们的 /v1/chat/completions 端点中的新 API 参数 functions 和 function_call 得以实现,开发者可以通过 JSON Schema 描述函数,并可选择要求模型调用特定函数。 一句户解释就是:我们可以把自己的函数集成到GPT里了 Function Calling解决什么问题 ...
接下来,让我们借助官方的示例来解析一下如何使用function calling这个特性,以及它究竟是如何运作的。 第一步:携带函数调用去请求GPT接口 首先,你需要把一个问题和函数调用一起,作为请求提交到GPT的接口。 messages = [{"role":"user","content":"What's the weather like in Boston?"}] ...
{ "type": "function", "function": { "name": "GetWeather", "parameters": { "$defs": { "TemperatureUnit": { "enum": ["celsius", "fahrenheit"], "title": "TemperatureUnit", "type": "string", } }, "properties": { "location": { "description": "The location t...
Function calling: 实时天气查询实践 整体要经过两次的OpenAI Chat接口调用。 调用流程 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。