Function Calling 介绍与实战

本文主要是介绍Function Calling 介绍与实战，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

functions 是 Chat Completion API 中的可选参数，用于提供函数定义。其目的是使 GPT 模型能够生成符合所提供定义的函数参数。请注意，API不会实际执行任何函数调用。开发人员需要使用GPT 模型输出来执行函数调用。

如果提供了functions参数，默认情况下，GPT 模型将决定在何时适当地使用其中一个函数。

可以通过将function_call参数设置为{"name": "<insert-function-name>"}来强制 API 使用指定函数。

同时，也支持通过将function_call参数设置为"none"来强制API不使用任何函数。

如果使用了某个函数，则响应中的输出将包含"finish_reason": "function_call"，以及一个具有该函数名称和生成的函数参数的function_call对象。

functions 参数使用方法

安装依赖

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pip install scipy tenacity tiktoken termcolor openai requests

javascript
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import json
import requests
import os
from tenacity import retry, wait_random_exponential, stop_after_attempt
from termcolor import coloredGPT_MODEL = "gpt-3.5-turbo"

定义工具函数

ini
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# 第一个字典定义了一个名为"get_current_weather"的功能
functions = [{"name": "get_current_weather",  # 功能的名称"description": "Get the current weather",  # 功能的描述"parameters": {  # 定义该功能需要的参数"type": "object","properties": {  # 参数的属性"location": {  # 地点参数"type": "string",  # 参数类型为字符串"description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",  # 参数的描述},"format": {  # 温度单位参数"type": "string",  # 参数类型为字符串"enum": ["celsius", "fahrenheit"],  # 参数的取值范围"description": "The temperature unit to use. Infer this from the users location.",  # 参数的描述},},"required": ["location", "format"],  # 该功能需要的必要参数},},# 第二个字典定义了一个名为"get_n_day_weather_forecast"的功能{"name": "get_n_day_weather_forecast",  # 功能的名称"description": "Get an N-day weather forecast",  # 功能的描述"parameters": {  # 定义该功能需要的参数"type": "object","properties": {  # 参数的属性"location": {  # 地点参数"type": "string",  # 参数类型为字符串"description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",  # 参数的描述},"format": {  # 温度单位参数"type": "string",  # 参数类型为字符串"enum": ["celsius", "fahrenheit"],  # 参数的取值范围"description": "The temperature unit to use. Infer this from the users location.",  # 参数的描述},"num_days": {  # 预测天数参数"type": "integer",  # 参数类型为整数"description": "The number of days to forecast",  # 参数的描述}},"required": ["location", "format", "num_days"]  # 该功能需要的必要参数},},
]

定义函数chat_completion_request

python
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# 定义一个函数chat_completion_request，主要用于发送 聊天补全 请求到OpenAI服务器def chat_completion_request(messages, functions=None, function_call=None, model=GPT_MODEL):# 设定请求的header信息，包括 API_KEYheaders = {"Content-Type": "application/json","Authorization": "Bearer " + os.getenv("OPENAI_API_KEY"),}# 设定请求的JSON数据，包括GPT 模型名和要进行补全的消息json_data = {"model": model, "messages": messages}# 如果传入了functions，将其加入到json_data中if functions is not None:json_data.update({"functions": functions})# 如果传入了function_call，将其加入到json_data中if function_call is not None:json_data.update({"function_call": function_call})# 尝试发送POST请求到OpenAI服务器的chat/completions接口try:response = requests.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions",headers=headers,json=json_data,)# 返回服务器的响应return response# 如果发送请求或处理响应时出现异常，打印异常信息并返回except Exception as e:print("Unable to generate ChatCompletion response")print(f"Exception: {e}")return e

执行调用

makefile
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# 定义一个空列表messages，用于存储聊天的内容
messages = []# 使用append方法向messages列表添加一条系统角色的消息
messages.append({"role": "system",  # 消息的角色是"system""content": "Don't make assumptions about what values to plug into functions. Ask for clarification if a user request is ambiguous."  # 消息的内容
})# 向messages列表添加一条用户角色的消息
messages.append({"role": "user",  # 消息的角色是"user""content": "What's the weather like today"  # 用户询问今天的天气情况
})# 使用定义的chat_completion_request函数发起一个请求，传入messages和functions作为参数
chat_response = chat_completion_request(messages, functions=functions
)# 解析返回的JSON数据，获取助手的回复消息
assistant_message = chat_response.json()["choices"][0]["message"]# 将助手的回复消息添加到messages列表中
messages.append(assistant_message)pretty_print_conversation(messages)

这段代码首先定义了一个messages列表用来存储聊天的消息，然后向列表中添加了系统和用户的消息。

然后，它使用了之前定义的chat_completion_request函数发送一个请求，传入的参数包括消息列表和函数列表。

在接收到响应后，它从JSON响应中解析出助手的消息，并将其添加到消息列表中

如何使用 functions 参数

这段代码定义了两个可以在程序中调用的函数，分别是获取当前天气和获取未来N天的天气预报。

每个函数(function)都有其名称、描述和需要的参数（包括参数的类型、描述等信息）。

总结

调用 api.openai.com/v1/chat/com… 时 传递functions参数时

completion 模型返回的结果中会通过function_call参数 提示你调用哪个函数

流程

• 定义好function函数
• 调用大模型 大模型返回结果 告诉你调用哪个函数 包括具体的参数值
• 调用函数 获取结果
• 将结果查询的结果放到message队列中 重新传给大模型

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
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