使用ChatGPT API实现函数调用的教程(chatgpt api function call)
I. 甚么是ChatGPT API和Function Calling
A. ChatGPT API简介
OpenAI发布的重大更新之一是ChatGPT API，它为开发者提供了使用ChatGPT模型的能力。
API版本的更新不但改良了可控性，还使开发者能够更好地管理和调剂API的行动。
B. Function Calling的概念
ChatGPT模型支持函数调用，这意味着开发者可以在对话中通过函数调用来实现更多功能。
函数调用需要使用结构化数据类型作为参数，并使模型能够理解和处理这些参数。
II. 实现函数调用的步骤和方法
A. API调用中的Function Call功能
使用ChatGPT API的Function Calling功能需要在API调用中添加一个函数列表作为参数。
函数列表告知模型哪些函数可以被调用以实现特定的功能需求。
API调用与模型的交互方式也会因函数调用而改变，包括模型向函数提供参数并接收返回值。
B. 描写特定函数给ChatGPT模型
函数调用在API调用中的作用是告知模型如何与自定义函数进行交互。
为了实现函数调用，需要提供自定义函数的信息，包括函数名称、输入参数和输出结果的描写。
这样，模型在需要调用函数时就可以根据提供的信息进行交互，并返回函数履行的结果。
III. 函数调用的利用场景和优势
A. ChatGPT插件扩大能力
函数调用提供了开发插件的能力，使得聊天机器人可以通过调用外部工具来回答问题。
使用函数调用可以扩大聊天机器人的功能和响应能力，使其能够处理更复杂的任务和需求。
B. 结构化数据的提取和API调用
函数调用可以用于提取结构化数据，并通过与API的交互来实现更多功能。
开发者可使用函数调用将自然语言转化为API所需的参数，从而实现与API的交互和功能扩大。
IV. 使用Function Calling的最好实践和技能
A. 控制API响应的方式
使用Function Calling可以增加对API响应的控制性，使开发者能够更好地利用生成的内容。
开发者可以通过公道使用函数调用来控制API返回的内容和格式，以满足特定需求和标准。
B. 构建基于REST API的AI聊天机器人
利用ChatGPT的Function Calling功能，可以构建基于REST API的AI聊天机器人。
聊天机器人可以利用Function Calling特性与REST API进行交互，并实现更多复杂的任务和功能。
chatgpt api function call的常见问答Q&A
甚么是Function Calling功能?
Function Calling是OpenAI的ChatGPT API中的一项功能，允许开发者将自定义函数与ChatGPT模型进行交互。通过使用结构化数据类型，ChatGPT可以生成与自定义函数交互所需的参数。
例子：
ChatGPT模型：你能帮我查询天气吗？
开发者定义的自定义函数：def 查询天气(city: str) -> str:
# 调用天气API查询天气信息
return 天气信息
ChatGPT模型：城市名称是多少？
开发者提供城市名称作为参数给ChatGPT模型
ChatGPT模型：查询天气(城市名称)
开发者的自定义函数被调用，并返回查询到的天气信息给ChatGPT模型
在ChatGPT API中怎样使用Function Calling功能？
使用Function Calling功能时，开发者需要向模型提供一组可以调用的函数列表。这些函数由开发者自己定义，并依照API的要求进行描写。在与开发者提供的函数进行交互时，ChatGPT模型可以提取结构化数据、调用API等。
使用Function Calling功能的API调用示例：
{
'prompt': '今每天气怎样样？',
'max_tokens': 50,
'functions': [
{'name': '查询天气', 'args': {'城市': '上海'}}
]
}
在上述示例中，开发者添加了一个名为”查询天气”的函数，并传递了一个”城市”参数值。ChatGPT模型在生成回复时，会自动调用该函数并返回查询到的天气信息。
Function Calling功能有哪几种利用场景？
Function Calling功能提供了很多有趣的利用场景，包括：
- 创建能够调用外部工具（如ChatGPT插件）回答问题的聊天机器人
- 将自然语言转换为结构化数据类型以便进一步处理
- 提取结构化数据、进行API调用等
- 与REST API进行交互的AI聊天机器人
使用Function Calling功能好处有哪几个方面？
使用Function Calling功能可以带来以下好处：
- 更好地控制API的响应，使生成的内容更容易使用
- 能够调用外部函数进行更复杂的操作，实现更灵活的功能
- 通过结构化数据类型，能够更好地向模型提供上下文信息，提高模型的响应质量
- 增强ChatGPT模型的能力，扩大其用处和利用场景
OpenAI今天发布了几个重磅更新，包括：
1. 开放了16k上下文的GPT⑶.5-Turbo模型（gpt⑶.5-turbo⑴6k）。这个模型相比之前的版本，上下文长度翻倍，为开发者提供了更多的信息上下文，使得生成的回答更加准确和相关。
2. 新的GPT⑷和3.5 Turbo模型。除开放16k上下文的模型，OpenAI还宣布了新的GPT⑷和3.5 Turbo模型，这些模型在语言理解和生成能力方面进行了进一步的增强和优化。
3. Chat Completions API中的新增加函数调用功能。这是目前最使人兴奋的功能之一。函数调用功能使得实时获得网络数据成为可能，开发者可以通过调用自定义的函数来获得实时的数据，比如查询天气预报、查股票、推荐电影等。
4. embeddings模型的本钱下降75%。为了下降使用本钱，OpenAI将embeddings模型的价格下降了75%，使得开发者可以更经济地使用这个功能。
5. gpt⑶.5-turbo的输入token本钱下降了25%。为了进一步下降使用本钱，OpenAI还将gpt⑶.5-turbo模型的输入token本钱下降了25%，这对开发者来讲是一个利好消息。
其中，最使人兴奋的功能是函数调用功能。函数调用功能支持gpt⑶.5-turbo-0613和gpt⑷-0613这两个模型。用户在发问时，调用带有函数描写的completions接口，gpt会判断会不会支持调用函数，并从用户的发问信息中提取出函数所需要的参数。开发者拿到参数后自行调用函数并返回结果，然后将函数的返回结果再次提交给gpt进行总结归纳为自然语言。
举个例子来讲明函数调用的流程。假定我们想实时获得天气预报。首先，我们定义一个获得天气的函数，并将城市名作为参数。然后，当用户发问”深圳天气如何？”时，我们调用带有函数描写的completions接口，并将函数参数从用户问题中提取出来。接下来，我们自行调用获得天气函数，并传入城市名参数。最后，将函数调用的返回结果再次提交给gpt做总结归纳为自然语言。这样，我们就能够通过ChatGPT实现实时查询天气的功能。
使用函数调用功能，开发者可以根据自己的需求自定义调用各种各样的函数，通过结合ChatGPT的语言理解和生成能力，实现更复杂和实用的功能，为用户提供更好的体验。
总的来讲，OpenAI今天发布的这些重磅更新，包括开放16k上下文的模型、新增加的函数调用功能和优化的本钱，为开发者提供了更丰富和强大的工具和功能，有望进一步推动自然语言处理和人工智能的发展。
ChatGPT API函数调用 Q&A
问题1：ChatGPT API的函数调用是甚么？
答案：ChatGPT API的函数调用是指通过聊天API调用函数来扩大ChatGPT的能力。它允许开发者将自定义函数作为参数传递给ChatGPT API，以实现各种特定功能，如查询天气、获得网页文本等。
以下是函数调用的关键特点：
- 可使用自定义函数作为ChatGPT API调用的参数。
- 通过在函数中履行特定操作，扩大ChatGPT的能力。
- 函数可以与模型对话进行交互，在对话中使用函数得到结果。
问题2：怎样使用ChatGPT API的函数调用？
答案：以下是使用ChatGPT API进行函数调用的基本步骤：
- 注册OpenAI账号，并获得API密钥。
- 添加聊天API的要求参数，包括模型、消息和函数信息。
- 定义一个函数处理返回的结果，通过判断结果中会不会包括”function_call”来调用相应的函数。
- 发起API调用要求，获得返回结果。
以下是一个示例代码：
import openai
# 设置API密钥
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
# 定义函数处理返回结果
def handle_response(response):
if "function_call" in response:
# 调用相应的函数
result = call_function(response["function_call"])
return result
else:
return response["content"]
# 发起API调用要求
response = openai.Completion.create(
engine="davinci",
prompt="tell me a joke",
max_tokens=50,
chat_model="gpt⑶.5-turbo",
functions=[
{
"name": "call_function",
"description": "Call a custom function",
"parameters": {
"param1": "value1",
"param2": "value2"
}
}
]
)
# 处理返回结果
result = handle_response(response)
print(result)问题3：函数调用的示例有哪几种？
答案：函数调用的示例包括以下因素有哪些：
- 查询天气：通过调用天气API获得当前天气信息。
- 获得网页文本：通过调用网络爬虫函数获得指定网页的文本内容。
- 自定义函数：开发者可以编写自己的函数，实现特定的功能，例如数据查询、图象处理等。
使用函数调用可以根据具体需求，自由扩大ChatGPT的能力。
问题4：函数调用能力有甚么局限性？
答案：函数调用能力存在以下几个局限性：
- 函数需满足OpenAI的规定，包括函数的参数、返回值等要求。
- 对某些复杂的函数，ChatGPT API可能没法完全理解其功能，并给出准确的响应。
- 函数调用可能增加API调用的复杂性和延迟。
在使用函数调用时，需要根据具体情况权衡其优劣，并进行适当的调试和优化。
