OpenAI ChatGPT-4开发笔记2024-03:Chat之Function Calling/Function/Tool/Tool_Choice

2024-01-05 07:28

本文主要是介绍OpenAI ChatGPT-4开发笔记2024-03:Chat之Function Calling/Function/Tool/Tool_Choice,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!

Updates on Function Calling were a major highlight at OpenAI DevDay.

In another world,原来的function call都不再正常工作了,必须全部重写。

function和function call全部由tool和tool_choice取代。2023年11月之前关于function call的代码都准备翘翘。

干嘛要整个tool出来取代function呢?原因有很多,不再赘述。作为程序员,我们真正关心的是:怎么改?

简单来说,就是整合chatgpt的能力和你个人的能力通过这个tools。怎么做呢?

第一步,定义你的function,最高指示是啥?

import json
from openai import OpenAI
client = OpenAI()# Example dummy function hard coded to return the same weather
# In production, this could be your backend API or an external API
def get_current_weather(location, unit="fahrenheit"):"""Get the current weather in a given location"""if "beijing" in location.lower():return json.dumps({"location": location, "temperature": "10", "unit": "celsius"})elif "tokyo" in location.lower():return json.dumps({"location": location, "temperature": "22", "unit": "celsius"})elif "shanghai" in location.lower():return json.dumps({"location": location, "temperature": "21", "unit": "celsius"})elif "san francisco" in location.lower():return json.dumps({"location": location, "temperature": "72", "unit": "fahrenheit"})else:return json.dumps({"location": location, "temperature": "22.22", "unit": "celsius"})

第二步,调用chatgpt模型

让chatgpt干活儿。问问chatgpt啥情况

def run_conversation():# Step 1: send the conversation and available functions to the modelmessages = [{"role": "user", "content": "What's the weather like in San Francisco, Tokyo, Beijing and Paris?"}]tools = [{"type": "function","function": {"name": "get_current_weather","description": "Get the current weather in a given location","parameters": {"type": "object","properties": {"location": {"type": "string","description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",},"unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]},},"required": ["location"],},},}]response = client.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo-1106",messages=messages,tools = tools,tool_choice="auto",  # auto is default, but we'll be explicit)response_message = response.choices[0].messagetool_calls = response_message.tool_calls

tool_choice参数让chatgpt模型自行决断是否需要function介入。
response是返回的object,message里包含一个tool_calls array.

tool_calls array The tool calls generated by the model, such as function calls.
id string The ID of the tool call.
type string The type of the tool. Currently, only function is supported.
function object:  The function that the model called.name: string The name of the function to call.arguments: string The arguments to call the function with, as generated by the model in JSON format. Note that the model does not always generate valid JSON, and may hallucinate parameters not defined by your function schema. Validate the arguments in your code before calling your function.

第三步,chatgpt判断如果需要function介入,传回一个json对象。

    # Step 2: check if the model wanted to call a functionif tool_calls:# Step 3: call the function# Note: the JSON response may not always be valid; be sure to handle errorsavailable_functions = {"get_current_weather": get_current_weather,}  # only one function in this example, but you can have multiplemessages.append(response_message)  # extend conversation with assistant's reply# Step 4: send the info for each function call and function response to the modelfor tool_call in tool_calls:function_name = tool_call.function.namefunction_to_call = available_functions[function_name]function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)function_response = function_to_call(location=function_args.get("location"),unit=function_args.get("unit"),)messages.append({"tool_call_id": tool_call.id,"role": "tool","name": function_name,"content": function_response,})  # extend conversation with function responsesecond_response = openai.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo-1106",messages=messages,)  # get a new response from the model where it can see the function responsereturn second_response
print(run_conversation())    

我们把这个传回的json,叠加在message里面,再调用chatgpt模型。得出结果:

ChatCompletion(id='chatcmpl-8ciuEU38jFKJcjEbQH66ejGNnp0kO', 
choices=[Choice(finish_reason='stop', index=0, logprobs=None, message=ChatCompletionMessage(
content="Currently, the weather in San Francisco, California is 72°F (22°C) with a slight breeze. In Tokyo, Japan, the temperature is 22°C with partly cloudy skies. In Beijing, China, it's 10°C with overcast conditions. And in Paris, France, the temperature is 22.22°C with clear skies.", 
role='assistant', function_call=None, tool_calls=None))], 
created=1704239774, model='gpt-3.5-turbo-1106', object='chat.completion', system_fingerprint='fp_772e8125bb', usage=CompletionUsage(completion_tokens=71, prompt_tokens=229, total_tokens=300))

tool和tool_choice,取代了过去的function和function calling。
在这里插入图片描述

这篇关于OpenAI ChatGPT-4开发笔记2024-03:Chat之Function Calling/Function/Tool/Tool_Choice的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/572103

相关文章

SpringBoot开发中十大常见陷阱深度解析与避坑指南

《SpringBoot开发中十大常见陷阱深度解析与避坑指南》在SpringBoot的开发过程中,即使是经验丰富的开发者也难免会遇到各种棘手的问题,本文将针对SpringBoot开发中十大常见的“坑... 目录引言一、配置总出错?是不是同时用了.properties和.yml?二、换个位置配置就失效?搞清楚加

Python中对FFmpeg封装开发库FFmpy详解

《Python中对FFmpeg封装开发库FFmpy详解》:本文主要介绍Python中对FFmpeg封装开发库FFmpy,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐... 目录一、FFmpy简介与安装1.1 FFmpy概述1.2 安装方法二、FFmpy核心类与方法2.1 FF

基于Python开发Windows屏幕控制工具

《基于Python开发Windows屏幕控制工具》在数字化办公时代,屏幕管理已成为提升工作效率和保护眼睛健康的重要环节,本文将分享一个基于Python和PySide6开发的Windows屏幕控制工具,... 目录概述功能亮点界面展示实现步骤详解1. 环境准备2. 亮度控制模块3. 息屏功能实现4. 息屏时间

Python实例题之pygame开发打飞机游戏实例代码

《Python实例题之pygame开发打飞机游戏实例代码》对于python的学习者,能够写出一个飞机大战的程序代码,是不是感觉到非常的开心,:本文主要介绍Python实例题之pygame开发打飞机... 目录题目pygame-aircraft-game使用 Pygame 开发的打飞机游戏脚本代码解释初始化部

使用Python开发一个现代化屏幕取色器

《使用Python开发一个现代化屏幕取色器》在UI设计、网页开发等场景中,颜色拾取是高频需求,:本文主要介绍如何使用Python开发一个现代化屏幕取色器,有需要的小伙伴可以参考一下... 目录一、项目概述二、核心功能解析2.1 实时颜色追踪2.2 智能颜色显示三、效果展示四、实现步骤详解4.1 环境配置4.

Python使用smtplib库开发一个邮件自动发送工具

《Python使用smtplib库开发一个邮件自动发送工具》在现代软件开发中,自动化邮件发送是一个非常实用的功能,无论是系统通知、营销邮件、还是日常工作报告,Python的smtplib库都能帮助我们... 目录代码实现与知识点解析1. 导入必要的库2. 配置邮件服务器参数3. 创建邮件发送类4. 实现邮件

基于Python开发一个有趣的工作时长计算器

《基于Python开发一个有趣的工作时长计算器》随着远程办公和弹性工作制的兴起,个人及团队对于工作时长的准确统计需求日益增长,本文将使用Python和PyQt5打造一个工作时长计算器,感兴趣的小伙伴可... 目录概述功能介绍界面展示php软件使用步骤说明代码详解1.窗口初始化与布局2.工作时长计算核心逻辑3

python web 开发之Flask中间件与请求处理钩子的最佳实践

《pythonweb开发之Flask中间件与请求处理钩子的最佳实践》Flask作为轻量级Web框架,提供了灵活的请求处理机制,中间件和请求钩子允许开发者在请求处理的不同阶段插入自定义逻辑,实现诸如... 目录Flask中间件与请求处理钩子完全指南1. 引言2. 请求处理生命周期概述3. 请求钩子详解3.1

如何基于Python开发一个微信自动化工具

《如何基于Python开发一个微信自动化工具》在当今数字化办公场景中,自动化工具已成为提升工作效率的利器,本文将深入剖析一个基于Python的微信自动化工具开发全过程,有需要的小伙伴可以了解下... 目录概述功能全景1. 核心功能模块2. 特色功能效果展示1. 主界面概览2. 定时任务配置3. 操作日志演示

JavaScript实战:智能密码生成器开发指南

本文通过JavaScript实战开发智能密码生成器,详解如何运用crypto.getRandomValues实现加密级随机密码生成,包含多字符组合、安全强度可视化、易混淆字符排除等企业级功能。学习密码强度检测算法与信息熵计算原理,获取可直接嵌入项目的完整代码,提升Web应用的安全开发能力 目录