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,
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,...
3、openai返回最终响应# 把整个function_call的响应添加到第二次的请求体里 input_messages.append(tool_call) # input_messages 还要再加一个function_call_output类型的参数,注意tool_call.call_id input_messages.append({ "type":"function_call_output", "call_id": tool_call.call_id, "output": str(r...
!pip install python-dotenv !pip install openai 注意:langchain的版本不低于0.0.200, 之前的版本尚不支持函数调用 (Function Calling) 可以调用下面的print_version函数(Function Calling) 看看自己目前的langchain的版本是否大于0.0.200。 import pkg_resources ...
OpenAI最新推出的Function Calling技术正是实现这一跨越的关键。接下来，我们将深入浅出地探讨这项技术的核心思想、操作流程以及实际的应用场景，并通过直观的示例和图表，为您揭开其背后的奥秘。1.1 ◇ Function Calling 定义 Function Calling，简而言之，就是让AI在对话中能够主动“调用”一个预先设定的函数，以...
record_price是用来给Function Calling调用的函数,这个函数接收两个必填的参数,category类目(string类型),price金额(string类型) functions=[ { "name": BaseTool.Bookkeeping.value, "description": "bookkeeping assistant", "parameters": { "type": "object", ...
Function Calling 是 OpenAI 在其 API 中新增的一项创新功能。这一功能使得开发者能够轻松地将大型语言模型，例如 GPT-4，与外部函数或工具进行深度集成。借助 Function Calling，模型不仅能理解用户的各种请求，还能智能生成调用外部函数所需的精确参数，从而极大地提升了任务处理的复杂性和动态性。接下来，我们将深入...
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...
Function calling: python completion = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=messages, # 增加额外两个参数 functions=functions, function_call="auto", # auto is default, but we'll be explicit ) Python Copy 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...