OpenAI API进阶-Function Calling实现插件！

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Function Calling介绍

Function Calling是什么

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，既可以检测到何时需要调用函数（根据用户的输入），又可以回复符合函数签名的 JSON。函数调用使开发者能够更可靠地从模型中获得结构化数据。例如，开发者可以：

利用外部工具调用的聊天机器人（如 ChatGPT 插件）来回答问题

将查询如“Email Anya看看她下周五是否想喝咖啡”转换为像 send_email(to: string, body: string) 这样的函数调用，或者将“波士顿的天气如何？”转换为 get_current_weather(location: string, unit: 'celsius' | 'fahrenheit')。

将自然语言转换为 API 调用或数据库查询

将“这个月我的前十位客户是谁？”转换为内部 API 调用，如 get_customers_by_revenue(start_date: string, end_date: string, limit: int)，或者将“Acme 公司上个月下了多少订单？”转换为使用 sql_query(query: string) 的 SQL 查询。

从文本中提取结构化数据

定义一个名为 extract_people_data(people: [{name: string, birthday: string, location: string}]) 的函数，以提取在维基百科文章中提到的所有人物。

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

Function Calling本质上就是插件！

插件功能相当于给OpenAI增加了一个武器库，开发者可以随意给它安装武器提升它的能力。

数据实时性问题

问他langchain是什么？由于训练集是截止2021年的，他会回答不知道。但是有了Function Callling,我们就可以写一个函数集成谷歌/百度搜索API，给GPT加上联网能力，这样就借助搜索引擎的能力支持了数据的动态更新。

跟已有系统集成问题

问他今天天气如何？由于ChatGPT数据集是离线的，无法满足获取实时天气的需求。但是有了Function Calling，我们可以编写一个函数来调用天气获取的API，从而获取实时天气信息，然后再与大模型的对话能力进行自然语言交互。

Function Calling如何使用

使用介绍

与普通chat对话的区别是增加了两个额外参数

functions: 声明自定义函数库

funcion_call: 控制大模型什么时机使用通Function Calling功能

普通代码：

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。

2.第一次调用接口

返回大模型分析出的函数名称和参数。

结果如下：

3.调用本地函数

获取返回值，进行本地python方法调用

4.第二次调用接口

将第一次接口的返回值message与本地函数调用的接口拼装起来，然后再次调用接口。

结果如下：

代码实现

完整代码链接：Fuction Calling 示例

上面的代码中的key是我自己维护的，免费给大家使用，代码可以直接运行！

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