Using OpenAI functions(openai function calling langchain)
I. 概述
A. OpenAI函数调用简介
OpenAI函数调用是一种API调用方法，通过调用函数描写的方式来实现结构化输出。API调用会返回一个JSON对象，其中包括调用函数时所需的参数。
例如，可以调用名为”calculate_sum”的函数，该函数接收两个参数并返回它们的和。函数调用API将会返回一个包括函数名和参数的JSON对象，以下所示：
{ “function_name”: “calculate_sum”, “parameters”: [3, 5] }
B. LangChain概述
LangChain是一个提供管道框架来处理自然语言模型数据的工具。它可以与多种模型如”gpt⑶.5-turbo-0613″和”gpt⑷-0613″等配合使用。
LangChain的优势在于它可以处理自然语言模型的数据流，并提供了丰富的功能来对文本进行处理和生成。
II. 使用OpenAI函数调用API的基本步骤
A. 函数调用API介绍
了解函数调用API的基本原理，便于理解如何通过API实现结构化输出。函数调用API可以根据所需的函数名和参数，返回一个包括函数调用参数的JSON对象。
通过函数调用API，可以通过一系列函数调用实现较为复杂的结构化输出。
B. 函数调用API在链式调用中的利用
将函数调用API与LangChain集成，可以实现链式调用中的函数输出结构化，和更加复杂的文本处理和生成。
通过将函数调用API的输出作为LangChain的输入，可以在LangChain管道中进一步处理和操作函数调用的结果。
III. OpenAI函数调用与LangChain集成的具体示例
A. 步骤一：设置函数调用API参数
首先，需要定义要调用的函数及其参数。例如，可以定义一个名为”calculate_average”的函数，该函数接收一个数字列表作为参数，并返回这些数字的平均值。
接下来，构建函数调用API的输入参数。使用函数名和参数列表构建一个JSON对象作为函数调用API的输入。
B. 步骤二：调用函数并处理输出
使用函数调用API履行函数调用。将函数名和参数作为输入，函数调用API会返回一个JSON对象，包括函数调用的参数。
获得函数调用API的输出，即JSON对象。可以通过解析JSON对象获得函数调用的结果。
C. 步骤三：集成LangChain处理输出
将函数调用API的输出集成到LangChain管道中。将函数调用API的输出作为LangChain的输入，继续进行文本处理和生成。
可以利用LangChain提供的功能，对函数调用的结果进行处理和操作，生成更加复杂和有结构的文本结果。
IV. OpenAI函数调用与LangChain集成的优势和利用场景
A. 优势
- 函数调用API提供了快速和简便的方式实现结构化输出，可以减少代码编写和调试的工作量。
- LangChain框架可以处理自然语言模型的数据流，提供了丰富的功能来处理和生成文本。
B. 利用场景
- 自动化任务完成：通过使用函数调用API和LangChain，可以实现自动化任务的完成，例如计算、数据处理等。
- 数据处理和文本生成：利用函数调用API和LangChain的组合，可以对数据进行处理，并生成结构化和成心义的文本结果。
V. 结论
A. OpenAI函数调用与LangChain集成指南的总结
通过使用OpenAI函数调用API和LangChain，可以实现多种自然语言处理任务。函数调用API提供了快速和简便的方式实现结构化输出，而LangChain框架提供了丰富的功能处理和生成文本。
B. 强调函数调用API和LangChain的潜伏价值和创新利用
OpenAI函数调用和LangChain的结合具有潜伏的价值和创新利用。它们可以为自然语言处理任务提供更加灵活和强大的解决方案。
通过将函数调用API的输出作为LangChain的输入，可以实现更加复杂和有结构的文本处理和生成。
openai function calling langchain的进一步展开说明
使用OpenAI函数的教程
在本页中，我们将介绍怎样在OpenAI的函数调用API链中使用OpenAI函数。我们将讨论以下内容：
- 怎样使用函数从ChatOpenAI中获得结构化输出
- 怎样创建一个使用（多个）函数的通用链
- 怎样创建一个实际履行所选函数的链
使用函数获得ChatOpenAI的结构化输出
我们可以利用OpenAI函数来尝试强迫模型返回特定类型的结构化输出。我们将使用create_structured_output_chain来创建我们的链，它将需要所需的结构化输出作为Pydantic类或JsonSchema。
将Pydantic类传递给文本结构化时，我们需要确保类有一个文档字符串描写。为每一个属性提供描写也会有所帮助。
从ChatOpenAI中提取多个结构化输出
要从给定格式中提取任意数量的结构化输出，我们可以创建一个包装的Pydantic类，该类接受原始类的序列。
使用JsonSchema创建结构化输出
我们还可以传递JsonSchema而不是Pydantic类来指定所需的结构。这样，我们的链将输出与JsonSchema中描写的属性相对应的JSON，而不是Pydantic类。
创建通用OpenAI函数链
我们可使用create_openai_fn_chain方法创建通用的OpenAI函数链。这与create_structured_output_chain方法相同，只是它接受一系列函数定义，而不是单个输出模式。
可以将函数传递为：
- 符合OpenAI函数规范的字典
- Pydantic类，此时它们应当对应于函数所表示的功能，并对每一个参数进行描写
- Python函数，此时它们应当对函数和参数进行描写，并使用类型提示
openai function calling langchain的常见问答Q&A
问题1：OpenAI函数是甚么？
答案：OpenAI函数是一种在LangChain中使用OpenAI功能的方法。它允许您在API调用中描写函数，并且模型会智能选择输出包括调用这些函数的参数的JSON对象。使用OpenAI函数调用，您可以从模型中获得结构化输出。
- 示例：您可以描写一个函数，通过调用该函数，模型可以生成一个包括答案的JSON对象，而不是生成一段连续的文本。
- 相关信息：通过使用函数调用，您可以更灵活地处理模型的输出，以满足特定的业务需求。
问题2：怎样在LangChain中使用OpenAI函数？
答案：使用OpenAI函数在LangChain中十分简单。在编写API调用时，您可使用描写函数的方式，让模型生成一个包括函数参数的JSON对象作为输出。
- 示例：您可以提供一个名为”translate”的函数，参数包括待翻译的文本和目标语言，模型将返回一个包括翻译结果的JSON对象。
- 相关信息：使用OpenAI函数可以轻松地将模型利用于特定任务，通过定义区别的函数来取得区别的输出。
问题3：LangChain中的工具/代理和OpenAI的函数调用有甚么区分？
答案：LangChain中的工具/代理和OpenAI的函数调用在功能和使用方式上有所区别。
- 示例：LangChain的工具和代理主要是用来处理数据、生成提示并处理语言模型的响应。而OpenAI的函数调用则更侧重于提供一种方式，让模型智能选择输出包括函数调用参数的JSON对象。
- 相关信息：使用LangChain的工具和代理，您可以创建处理数据的管道。而借助OpenAI的函数调用，您可以更灵活地操作模型输出。
问题4：如何通过使用OpenAI函数调用来商业化您的聊天机器人？
答案：通过使用OpenAI函数调用，可以为您的聊天机器人提供商业化的机会。
- 示例：您可以为聊天模型提供一个函数，模型将根据该函数的参数输出一个包括特定信息的JSON对象。这样，您可以根据区别的商业需求，灵活地控制模型输出的结构化数据。
- 相关信息：使用OpenAI函数调用，您可以根据业务需求对模型输出进行定制，实现聊天机器人的商业化利用。
