OpenAI ChatGPT-4开发笔记2024-03:Chat之Tool和Tool_Call(含前function call)

news2024/9/22 11:37:53

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function和parameters

import json
import openai

#step 1: Define 2 functions: self-defined function and text completions
def get_weather(location, unit="fahrenheit"):
    if "beijing" in location.lower():
        return json.dumps({"location": location, "temperature": "11", "unit": "celsius"})
    elif "tokyo" in location.lower():
        return json.dumps({"location": location, "temperature": "33", "unit": "celsius"})
    else:
        return json.dumps({"location": location, "temperature": "22", "unit": "celsius"})

def chat_completions(parameter_message):
    
    response = openai.chat.completions.create(
        model    = "gpt-3.5-turbo-1106",
        messages = parameter_message,
        tools    = ai_function,
        tool_choice="auto",  # auto is default, but we'll be explicit
    )

    return response.choices[0].message

#step 2: Define parameters for text completion, and functions for transferring to Tools

ai_prompt = [{"role"   : "user",
              "content": "What's the weather in tokyo?"}]

ai_function = [
    {
        "type"    : "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "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"],
            },
        },
    }
]

第二步,第一轮chat completions

先做一个chat completions, 再由chat completion决定是否要调用function。

# step 3: first round call text completions, to get the response_message/tool_calls
first_response = chat_completions(ai_prompt)
tool_calls = first_response.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,第一轮chat completions的结果加入prompt,再把function参数加入prompt,然后一起喂给chatgpt

    if tool_calls:
        available_functions = {
            "get_weather": get_weather,
        }  # only one function in this example, but you can have multiple
        ai_prompt.append(first_response)  # step 4: extend conversation with assistant's reply
        for tool_call in tool_calls:
            function_name = tool_call.function.name
            function_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"),
            )
            ai_prompt.append(
                {
                    "tool_call_id": tool_call.id,
                    "role": "tool",
                    "name": function_name,
                    "content": function_response,
                }
            )  # step 5: extend conversation with function response
        print("\nfinal msg1 --> ", ai_prompt)
        second_response = chat_completions(ai_prompt)  # get a new response from the model where it can see the function response
        print("\n second_response --> ", second_response)  

得出结果:

ChatCompletionMessage(
	content='The weather in Tokyo is 33°C. Enjoy the sunny day!', 
	role='assistant', 
	function_call=None, 
	tool_calls=None)

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

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1369427.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

小梅哥Xilinx FPGA学习笔记22——ip核之FIFO

目录 一:章节说明 1.1 FIFO IP简介 1.2 FIFO Generato IP 核信号框图 1.3 实验任务 二:FIFO 写模块设计 2.1 简介 2.2 模块框图 2.3 模块端口与功能描述 2.4 写模块代码 三 FIFO 读模块设计 3.1 简介 3.2 模块框图 3.3 模块端口与功…

【自学笔记】01Java基础-07面向对象基础-03常量、枚举类、抽象类、多态详解

记录java基础学习中有关常量、枚举类、抽象类和多态的内容。 1 常量 什么是常量? 常量是使用了public static final修饰的成员变量,必须有初始化值,而且执行的过程中其值不能被改变。 常量名的命名规范:英文单词全部大写&#x…

Transformer架构的局限已凸显,被取代还有多久?

江山代有才人出,各领风骚数百年。这句话无论是放在古往今来的人类身上,还是放在当今人工智能领域的大模型之上,都是最贴切不过的。无论是一个时代的伟人,还是统治一个领域的技术,最终都会有新的挑战者将其替代。Transf…

springBoot容器功能

一、添加组件 1、Configuration 1.1基本使用 新建一个MyConfig类 , 演示Configuration Bean的作用 , 即相当于spring中的beanx.xml, Bean 就是bean标签 此方法,默认是单实例, 即获取多少次都是同一个对象 自定义名字&#xff0…

令人绝望的固化和突破-2024-

这是继续写给自己求生之路的记录。 所有成熟稳定的行业都是相对固化的,上升通道及其严苛。 博客 我刚写博客的2015-2017这3年,其实还能带动一些学生,然后部分学生心中有火,眼里有光,也有信心自己做好,还有…

利用“与非”运算实现布尔代数中的与,或,非三种运算

什么是“与非”运算? 要想明白“与非”运算,首先要明白“与”运算和“非”运算。 “与”运算在离散数学中叫做合取式,也就是A和B相同时为1的时候结果才为1,其余情况都为0 下面是“与”运算的真值表 “非”运算在离散数学中叫做否…

2023年阿里云云栖大会:前沿技术发布与未来展望

在2023年的阿里云云栖大会上,我见证了云计算和人工智能领域的又一历史性时刻。这次大会不仅是对未来科技趋势的一次深入探索,更是阿里云技术实力和创新能力的集中展示。 首先,千亿级参数规模的大模型通义千问2.0的发布,无疑将人工…

实战演练 | Navicat 中编辑器设置的配置

Navicat 是一款功能强大的数据库管理工具,为开发人员和数据库管理员提供稳健的环境。其中,一个重要功能是 SQL 编辑器,用户可以在 SQL 编辑器中编写和执行 SQL 查询。Navicat 的编辑器设置可让用户自定义编辑器环境,以满足特定的团…

软件测试|MySQL逻辑运算符使用详解

简介 在MySQL中,逻辑运算符用于处理布尔类型的数据,进行逻辑判断和组合条件。逻辑运算符主要包括AND、OR、NOT三种,它们可以帮助我们在查询和条件语句中进行复杂的逻辑操作。本文将详细介绍MySQL中逻辑运算符的使用方法和示例。 AND运算符 …

GPT Prompts Hub:2024年最新ChatGPT提示词项目,革新对话结构!

🌟 GPT Prompts Hub 🌟 欢迎来到 “GPT Prompts Hub” 存储库!探索并分享高质量的 ChatGPT 提示词。培养创新性内容,提升对话体验,激发创造力。我们极力鼓励贡献独特的提示词。 在 “GPT Prompts Hub” 项目中&#…

解决不同请求需要的同一实体类参数不同(分组校验validation)

问题概述 新增目录是自动生成id&#xff0c;不需要id参数&#xff1b;更新目录需要id&#xff0c;不能为空 pom.xml中已有spring-boot-starter-validation依赖 <!--validation(完成属性限制&#xff0c;参数校验)--><dependency><groupId>org.springframew…

【C语言题解】 | 101. 对称二叉树

101. 对称二叉树 101. 对称二叉树代码 101. 对称二叉树 这个题目要求判断该二叉树是否为对称二叉树&#xff0c;此题与上一题&#xff0c;即 100. 相同的树 这个题有异曲同工之妙&#xff0c;故此题可借鉴上题。 我们先传入需要判断二叉树的根节点&#xff0c;通过isSameTree()…

赠送葡萄酒:为别人选择合适的葡萄酒

葡萄酒可以在许多不同的场合成为很好的礼物&#xff0c;因为它可以用来庆祝许多不同的事情。当被邀请去别人家时&#xff0c;你可以带酒去吃饭。葡萄酒可以用来纪念婚礼、出生、毕业和各种纪念日&#xff0c;来自云仓酒庄品牌雷盛红酒分享这是一个非常合适的专业礼物。但是你怎…

1876_电感的特性小结

Grey 全部学习内容汇总&#xff1a; GitHub - GreyZhang/g_hardware_basic: You should learn some hardware design knowledge in case hardware engineer would ask you to prove your software is right when their hardware design is wrong! 1876_电感的特性小结 主要是…

[开源]万界星空开源MES系统,支持低代码大屏设计

一、开源系统概述&#xff1a; 万界星空科技免费MES、开源MES、商业开源MES、商业开源低代码MES、市面上最好的开源MES、MES源代码、免费MES、免费智能制造系统、免费排产系统、免费排班系统、免费质检系统、免费生产计划系统、精美的数据大屏。 二、开源协议&#xff1a; 使…

中央处理器CPU(1)----指令周期和微程序

前言&#xff1a;由于期末复习计算机组成效率太慢所以抽时间写一下文章总结一下思路&#xff0c;理解不是很深&#xff0c;欢迎各位不吝赐教。 由于时间不是很充分&#xff0c;所以有些考点由于我们不考试&#xff0c;一笔带过了。 我这是期末复习总结&#xff0c;不是考研知识…

【PostgreSQL】在DBeaver中实现序列、函数、视图、触发器设计

【PostgreSQL】在DBeaver中实现序列、函数、触发器、视图设计 基本配置一、序列1.1、序列使用1.1.1、设置字段为主键&#xff0c;数据类型默认整型1.1.2、自定义序列&#xff0c;数据类型自定义 1.2、序列延申1.2.1、理论1.2.2、测试1.2.3、小结 二、函数2.1、SQL直接创建2.1.1…

Java接口的解析

在 Java 中&#xff0c;接口&#xff08;Interface&#xff09;是一种抽象类型&#xff0c;用于定义一组相关方法的契约。接口只包含方法的签名&#xff0c;而没有方法的实现。实现接口的类必须提供接口中定义的方法的具体实现。 以下是对 Java 接口的解析&#xff1a; 这只是…

Idea启动运行“错误:java: 无效的源发行版: 13”,如何解决?

以上是以JDK1.8的项目作为举例&#xff0c;如果您用的是其他版本请选择对应的language level idea中项目的language level的含义 language level指的是编译项目代码所用的jdk版本。那么&#xff0c;从这个定义出发会有两个小问题。 ❶ 如果project sdk是jdk8&#xff0c;那么la…

信息时代的品牌危机与应对之道:迅腾文化的价值“从心所欲不逾矩”

在瞬息万变的信息时代&#xff0c;企业品牌面临着时代的危机与挑战。在这个时代&#xff0c;自诩能穿透未来迷雾的先知已然无法满足企业的需求&#xff0c;而居安思危、行死而生的“惶者”才是企业所需要的。迅腾文化正是这样的存在&#xff0c;积极倾听企业&#xff0c;融汇未…