Descubra como chamar funções com a API do ChatGPT e LangChain
📚 Sumário
📢 Introdução
Olá equipe! Hoje temos um anúncio empolgante da OpenAI sobre a introdução da chamada de função em sua API. Isso significa que agora é possível usar as funcionalidades dos modelos de linguagem de maneira mais versátil e interativa. Neste artigo, vamos explorar os detalhes do anúncio e demonstrar como usar a chamada de função em exemplos práticos. Então, vamos mergulhar nessa novidade!
🚀 Anúncio emocionante da OpenAI
A OpenAI anunciou recentemente a introdução da chamada de função dentro de sua API. Essa nova funcionalidade permite que os usuários interajam com os modelos de linguagem de maneira mais interativa e flexível. Anteriormente, era um desafio saber quais ferramentas os modelos estavam usando para suas respostas. Com a chamada de função, a OpenAI está revelando os bastidores e fornecendo aos usuários o poder de escolher as ferramentas a serem utilizadas.
🌟 Expansão das capacidades dos modelos de linguagem
Os modelos de linguagem têm demonstrado cada vez mais suas capacidades além da geração de texto comum. Embora seja divertido criar poemas sobre gatos ou realizar conversas informais, existem muitos sistemas que precisam tomar decisões com base nos resultados dos modelos de linguagem. No entanto, a linguagem livre nem sempre é a melhor forma de se comunicar com outros computadores. É mais eficiente se pudermos usar um formato estruturado, como o JSON, para fazer solicitações e receber respostas. A chamada de função é um passo nessa direção.
💡 Benefícios da chamada de função
Com a chamada de função, é possível especificar um formato de solicitação de linguagem natural e receber a resposta desejada. Anteriormente, era necessário usar técnicas de formatação avançadas para obter os resultados desejados. Agora, a OpenAI oferece suporte para chamadas de função em dois modelos estáticos, permitindo a conversão de consultas em linguagem natural para o formato específico desejado. Isso simplifica o processo, elimina a necessidade de manipulação intermediária das respostas e facilita a integração com outras APIs e bancos de dados.
📝 Exemplo de chamada de função
Vamos agora ver um exemplo prático para entender melhor como a chamada de função funciona. Suponha que você queira saber qual é a previsão do tempo em Boston no momento. Com a chamada de função, você pode fazer a seguinte solicitação para a OpenAI:
🌦️ Qual é o clima em Boston agora?
O modelo de linguagem, por meio da chamada de função, irá interpretar essa solicitação e retornar a resposta no formato especificado. Por exemplo, a resposta à sua solicitação pode ser:
☀️ O clima em Boston atualmente é ensolarado, com uma temperatura de 22 graus Celsius.
Tudo isso pode ser alcançado através de uma única chamada à API da OpenAI, sem a necessidade de manipular os resultados intermediários ou realizar consultas adicionais a outras fontes de dados. É uma maneira simples e eficaz de obter as informações desejadas.
📌 Como usar a chamada de função
Agora que entendemos os benefícios da chamada de função, vamos ver como podemos usá-la em nosso próprio código. Vou apresentar dois exemplos: um básico e outro mais avançado, mostrando diferentes formas de aproveitar essa funcionalidade.
Exemplo 1: Obtendo informações sobre o clima
Vamos começar com um exemplo básico de como usar a chamada de função para obter informações sobre o clima em uma determinada cidade. Vamos supor que queiramos saber o clima em San Francisco. A solicitação seria Algo como:
🌦️ Qual é o clima em San Francisco agora?
Vamos enviar essa solicitação para a API da OpenAI, especificando o modelo a ser usado e fornecendo a mensagem de usuário. A resposta que receberemos será no formato solicitado, por exemplo:
☀️ O clima em San Francisco atualmente é ensolarado e ventoso, com uma temperatura de 72 graus Fahrenheit.
Excelente! Agora temos as informações sobre o clima em San Francisco de uma maneira direta e simples.
Exemplo 2: Editando previsões financeiras
Vamos agora para um exemplo mais avançado, onde iremos editar previsões financeiras. Suponha que tenhamos um modelo de previsão financeira e desejamos fazer edições específicas nesse modelo. Vamos dividir isso em três passos:
- Adicionar 40 unidades à contagem de funcionários de 2023.
- Subtrair 23 unidades de Opex de 2022.
- Imprimir a previsão financeira em casa.
Podemos enviar esses três pedidos em uma única solicitação à API da OpenAI, especificando as funções relevantes e os parâmetros necessários para cada uma delas. A resposta que receberemos indicará o sucesso de cada pedido e nos fornecerá informações relevantes. Por exemplo:
📈 Adicionar 40 unidades à contagem de funcionários de 2023.
📉 Subtrair 23 unidades de Opex de 2022.
🖨️ Imprimir a previsão financeira em casa.
Com a chamada de função, podemos realizar todas essas ações em sequência e receber as atualizações conforme solicitado. É uma maneira poderosa de interagir com modelos de linguagem e realizar tarefas complexas de forma fácil e eficiente.
⚙️ Avançando com o Lang Chain
Além das funcionalidades fornecidas pela OpenAI, também temos o Lang Chain, que nos permite estender ainda mais as capacidades dos modelos de linguagem. Com o Lang Chain, podemos criar nossas próprias ferramentas e integrá-las ao sistema de raciocínio dos modelos. Isso nos permite personalizar ainda mais as interações e obter resultados altamente específicos para nossas necessidades.
🎉 Conclusão
A introdução da chamada de função pela OpenAI é um avanço emocionante para os modelos de linguagem. Agora, podemos usar esses modelos de forma mais interativa e flexível, escolhendo as ferramentas adequadas para cada solicitação. Vimos exemplos práticos de como usar a chamada de função para obter informações sobre o clima e editar previsões financeiras. Além disso, o Lang Chain nos permite estender ainda mais as capacidades dos modelos. Espero que este artigo tenha sido útil para entender essa nova funcionalidade. Divirta-se experimentando e compartilhe seus resultados com a gente! Até a próxima!
✨ Destaques
- A chamada de função permite interações mais flexíveis com modelos de linguagem.
- Com a chamada de função, é possível especificar um formato de solicitação e receber a resposta desejada.
- Os modelos de linguagem estão se expandindo para além da geração de texto comum.
- A chamada de função simplifica a integração com outras APIs e bancos de dados.
- O Lang Chain permite estender as capacidades dos modelos, criando ferramentas personalizadas.
❓ Perguntas Frequentes
P: Quais são os benefícios da chamada de função?
R: A chamada de função oferece maior flexibilidade e controle sobre a interação com os modelos de linguagem, permitindo especificar um formato de solicitação desejado e receber a resposta no mesmo formato.
P: Como usar a chamada de função para obter informações sobre o clima?
R: Basta fazer uma solicitação ao modelo de linguagem especificando a pergunta desejada, por exemplo: "Qual é o clima em [cidade] agora?". A resposta fornecerá as informações solicitadas no formato especificado.
P: Posso editar previsões financeiras usando a chamada de função?
R: Sim, é possível usar a chamada de função para fazer edições em modelos de previsão financeira. Basta especificar as edições desejadas e enviar a solicitação ao modelo de linguagem.
P: O que é o Lang Chain?
R: O Lang Chain é uma ferramenta que permite estender as capacidades dos modelos de linguagem, criando ferramentas personalizadas e integrando-as ao sistema de raciocínio dos modelos.
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