GPT-4 函數呼叫 Python 裝飾器
目錄
- 簡介
- GPT Pie Decorator介紹
- 如何使用GPT Pie Decorator
- 範例:呼叫API函數
- 範例:取得天氣資訊
- 範例:建議觀看的YouTube頻道
- 範例:計算字串長度
- 範例:將內容寫入檔案
- GPT Pie Decorator的限制與潛在問題
- 結論與未來展望
GPT Pie Decorator: 簡化GPT函數呼叫的Python裝飾器
近期,OpenAI釋出了新的聊天GPT API更新,並新增了函數呼叫功能。這意味著你可以在程式碼中定義一個函數,執行一些連接API之類的操作,並將該函數與聊天GPT相關聯。這樣,聊天GPT就知道如果需要,可以呼叫該函數,例如:獲取某個位置的天氣資訊。你必須實際呼叫這個函數並將結果傳遞給聊天GPT。
最近,我在Centex的影片中找到了一個很好的建議,如果能夠自動從具有文件字串的函數中提取GPT函數規格,那該多好啊!於是,我決定創建一個可以自動提取GPT函數規格的Python庫。這就是這個GPT Pie Decorator的目的。
GPT Pie Decorator介紹
GPT Pie Decorator是一個Python裝飾器,可以簡化GPT函數的定義與呼叫過程。你只需在你的Python代碼中引入gpt_pie_decorator
,然後在你的代碼中定義函數並添加@gpt_pie_decorator.openai_func
裝飾器。確保函數具有正確的型別標註和文件字串。然後,你可以使用gpt_pie_decorator.get_openai_funcs()
獲取所有已定義的函數。最後,只需將獲取到的openai_funcs
傳遞給GPT的聊天API函數的參數即可。
GPT Pie Decorator: 簡化GPT函數呼叫的Python裝飾器
近期,OpenAI釋出了新的聊天GPT API更新,並新增了函數呼叫功能。這意味著你可以在程式碼中定義一個函數,執行一些連接API之類的操作,並將該函數與聊天GPT相關聯。這樣,聊天GPT就知道如果需要,可以呼叫該函數,例如:獲取某個位置的天氣資訊。你必須實際呼叫這個函數並將結果傳遞給聊天GPT。
最近,我在Centex的影片中找到了一個很好的建議,如果能夠自動從具有文件字串的函數中提取GPT函數規格,那該多好啊!於是,我決定創建一個可以自動提取GPT函數規格的Python庫。這就是這個GPT Pie Decorator的目的。
如何使用GPT Pie Decorator
使用GPT Pie Decorator非常簡單。首先,在你的Python代碼中引入gpt_pie_decorator
。接著,定義你的函數並添加@gpt_pie_decorator.openai_func
裝飾器。確保函數具有正確的型別標註和文件字串。然後,你可以使用gpt_pie_decorator.get_openai_funcs()
函數獲取所有已定義的函數。最後,將獲取到的openai_funcs
作為參數傳遞給GPT的聊天API函數即可。
範例:呼叫API函數
這裡是一個使用GPT Pie Decorator的範例:我定義了一個名為get_current_weather
的函數並將其添加了@gpt_pie_decorator.openai_func
裝飾器。這個函數可以獲取當前位置的天氣資訊。如果你不提供位置,它會要求你提供位置。使用GPT Pie Decorator,你可以很容易地將這個函數傳遞給GPT的聊天API函數,讓它自動處理天氣資訊的獲取。
import gpt_pie_decorator
@gpt_pie_decorator.openai_func
def get_current_weather(location: str):
if location is None:
return "Please provide a location."
return f"The weather in {location} is nice and sunny."
# 使用get_current_weather函數
# ... (聊天API函數)
範例:取得天氣資訊
這裡是另一個使用GPT Pie Decorator的範例:我創建了一個quick_chatbot
函數,它將聊天的完成請求和get_openai_funcs()
函數結合起來。這樣,你只需告訴聊天機器人你想要獲取天氣資訊、觀看YouTube頻道或計算字串長度,它就會根據你提供的參數使用適當的函數回答你的問題。
import gpt_pie_decorator
@gpt_pie_decorator.openai_func
def get_current_weather(location: str):
if location is None:
return "Please provide a location."
return f"The weather in {location} is nice and sunny."
@gpt_pie_decorator.openai_func
def recommend_youtube_channel():
return "I recommend you check out Unconventional Coding. It's a great channel, especially if you're interested in coding."
@gpt_pie_decorator.openai_func
def calculate_string_length(string: str):
return f"The length of the string '{string}' is {len(string)} characters."
@gpt_pie_decorator.openai_func
def write_to_file(file_name: str, content: str):
with open(file_name, "w") as file:
file.write(content)
return f"The content has been successfully written to '{file_name}'."
@gpt_pie_decorator.openai_func
def quick_chatbot(request: str):
openai_funcs = gpt_pie_decorator.get_openai_funcs()
if "weather" in request:
return openai_funcs["get_current_weather"](request.get("location"))
elif "YouTube channel" in request:
return openai_funcs["recommend_youtube_channel"]()
elif "string length" in request:
return openai_funcs["calculate_string_length"](request.get("string"))
else:
return "Sorry, I can't assist with that."
# 使用quick_chatbot函數
# ... (聊天API函數)
以上範例展示了如何使用GPT Pie Decorator快速構建一個聊天機器人,使其能夠根據不同的用戶請求,執行不同的任務。
GPT Pie Decorator的限制與潛在問題
GPT Pie Decorator有幾個限制和潛在問題需要注意:
- 在函數的文件字串中,在目前版本中無法指定參數的描述,因為無法從文件字串中提取相關資訊。
- GPT Pie Decorator目前只能支援处理基本的API呼叫,對於複雜的API操作可能需要額外處理。
- 讀寫檔案時,請確保檔案名稱和內容的合法性和安全性,避免可能的風險。
雖然GPT Pie Decorator還有一些限制,但它已經能夠有效地簡化GPT函數的呼叫過程,讓你能夠更快速地開發聊天機器人應用。
結論與未來展望
通過GPT Pie Decorator,你可以更輕鬆地定義和使用GPT函數,從而使你的聊天機器人更加智能和功能豐富。未來,我們計劃繼續改進這個Python庫,以提供更多便利功能和更好的使用體驗。
如果你想了解更多關於GPT Pie Decorator的詳細資訊,請訪問我的GitHub存儲庫【連結】。如果你對此Python庫有任何建議或意見,請隨時提出,我們非常期待您的貢獻。
謝謝您的注意,希望這篇文章對您有所幫助!
FAQ
Q: GPT Pie Decorator是否支援其他語言?
A: GPT Pie Decorator目前僅支援Python語言。
Q: 是否可以在GPT Pie Decorator中使用其他的機器學習模型?
A: 目前GPT Pie Decorator專注於與GPT模型集成,但未來可能支援其他機器學習模型。
Q: GPT Pie Decorator是否適用於大型專案?
A: GPT Pie Decorator的效能和可擴展性在大型專案中尚未經過充分測試,但它已經被證明在小型專案中非常有效。
Q: 是否可以在GPT Pie Decorator中定義有回傳值的函數?
A: 是的,你可以在GPT Pie Decorator中定義具有回傳值的函數,並將其用於GPT的聊天API函數。
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