Function Calling

了解如何使用函数调用将大型语言模型连接到外部工具。

介绍

使用 API 时，您可以定义模型可以选择调用的函数，从而生成具有必要参数的 JSON 对象。Chat Completions API 本身不执行这些函数;相反，它会输出 JSON，然后您可以使用该 JSON 在代码中调用该函数。

最新模型（gpt-4o、gpt-4-turbo 和 gpt-3.5-turbo）旨在根据输入检测何时应调用函数，并生成与函数签名紧密匹配的 JSON。但是，此功能存在潜在风险。我们强烈建议您在执行可能影响实际操作的操作（例如，发送电子邮件、在线发帖、进行购买）之前实施用户确认步骤。

本指南重点介绍使用 Chat Completions API 进行函数调用。

常见用例

通过函数调用，您可以可靠地从模型中获取结构化数据。例如，您可以:

创建通过调用外部 API 回答问题的助手
- 示例函数: send_email(to: string, body: string), get_current_weather(location: string, unit: 'celsius' | 'fahrenheit')
将自然语言转换为 API 调用
- 转换示例: "谁是我的头号顾客？" to get_customers(min_revenue: int, created_before: string, limit: int), 然后调用您的内部 API
从文本中提取结构化数据
- 示例函数: extract_data(name: string, birthday: string), sql_query(query: string)

函数调用的基本步骤顺序

调用模型 使用用户查询和 functions 参数中定义的一组函数来进行调用模型。
模型响应: 模型可以选择调用一个或多个函数。如果是这样，它将输出一个符合您的自定义架构的字符串化 JSON 对象（注意：模型可能会产生幻觉参数）。
解析 JSON: 在您的代码中，将字符串解析为 JSON，并使用提供的参数（如果存在）调用函数。
再次调用模型: 将函数响应作为新消息附加，并让模型将结果汇总回给用户。

支持的型号

gpt-4o-2024-05-13
gpt-4-turbo
gpt-4-turbo-2024-04-09
gpt-4-turbo-preview
gpt-4-0125-preview
gpt-4-1106-preview
gpt-4
gpt-4-0613
gpt-3.5-turbo
gpt-3.5-turbo-0125
gpt-3.5-turbo-1106
gpt-3.5-turbo-0613

例子

python

import os
import json
import openai

client = openai.OpenAI(
    base_url="https://api2.vtstg233.cc/v1",
    api_key='我的令牌密钥sk-xxxxx',
)

tools = [
  {
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "get_current_weather",
      "description": "获取指定位置的当前天气情况",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {
            "type": "string",
            "description": "省和市，例如广东省，广州市"
          },
          "unit": {
            "type": "string",
            "enum": [
              "celsius",
              "fahrenheit"
            ]
          }
        }
      }
    }
  }
]

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个能够访问外部功能并提供帮助的助手。这些功能调用的回应将会被追加到这个对话中。请根据这些功能调用的信息提供回应。"},
    {"role": "user", "content": "广州，清远市目前的温度是多少？"}
]

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=messages,
    tools=tools,
    tool_choice="auto",
)

print(json.dumps(response.choices[0].message.model_dump()['tool_calls'], indent=2))

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最后更新于1年前