GPT函式呼叫封包大解密

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GPT函式呼叫封包大解密

目录:

  1. 介绍GPT函数调用
    • 什么是GPT函数调用
    • 如何通过API与GPT进行交互
  2. 关于GPT函数调用的基本概念
    • GPT函数的定义与用途
    • 在代码中调用GPT函数
  3. 示例:使用GPT函数进行天气查询
    • 调用现有的天气查询函数
    • 创建自定义函数来扩展GPT的功能
  4. 使用GPT函数调用进行文件操作
    • 保存文件到本地
    • 读取本地文件并返回结果
  5. 在对话中使用GPT函数调用
    • 使用函数调用生成结构化的回答
    • 实现循环调用以获取完整的回答
  6. 结束语和总结

关于GPT函数调用的基本概念

GPT函数调用是指通过API与GPT进行交互,使其能够执行特定的功能。使用这种方法,我们可以扩展GPT的能力,并根据特定的需求返回结构化的结果。这对于数据集成、自动化任务等场景非常有用。

什么是GPT函数调用

在之前的教程中,我们介绍了GPT的基本用法,通过向GPT提问获取回答。但是,GPT函数调用提供了一种更强大的方式来利用GPT的能力。通过定义和调用函数,我们可以要求GPT执行特定的操作,例如查询天气、保存文件等。

如何通过API与GPT进行交互

要使用GPT函数调用,我们需要调用OpenAI的API,并传递相应的参数。这些参数包括API密钥、所选的GPT模型以及相关的输入和函数调用规范。

首先,我们需要在代码中设置API密钥:

openai_key = "YOUR_API_KEY"

然后,选择一个适合的GPT模型。你可以根据你的需求选择不同的模型。

接下来,我们将构建一个请求体,包含输入和函数调用规范。你可以根据所需的功能调整这些规范。

最后,我们使用API发起请求,并获取响应。根据响应的结果,我们可以对结果进行处理,并根据需要进行下一步的操作。

示例:使用GPT函数进行天气查询

让我们通过一个具体的示例来演示如何使用GPT函数进行天气查询。

首先,我们需要定义一个名为get_weather的函数,用于查询特定城市的天气。我们需要提供一个参数city,表示城市名。这个函数的定义如下:

function get_weather(city) {
  // 与天气查询API交互,并返回结果
}

在定义完函数之后,我们需要在代码中指定这个函数的可用性。我们可以使用以下代码将函数添加到请求体中:

functions = [
  {
    "name": "get_weather",
    "output_shape": {"city": "string", "temperature": "string"}
  }
]

接下来,我们发送请求并获取返回结果。我们可以通过以下代码实现:

response = openai.Completion.Create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt="What is the weather in London?",
  max_tokens=100,
  n=1,
  stop=None,
  temperature=0.7,
  function_call={"function": "get_weather", "arguments": {"city": "London"}}
)

最后,我们从响应中提取所需的结果,并进行处理。结果可能会包含城市名和温度等信息。

通过这个示例,你可以看到如何使用GPT函数查询天气,并得到结构化的回答。

使用GPT函数调用进行文件操作

除了查询天气,我们还可以使用GPT函数调用进行文件操作。这在某些场景下非常有用,例如保存文件、读取文件等。

要保存文件,我们首先需要定义一个名为save_file的函数。这个函数需要两个参数:file_name表示文件名,content表示文件内容。这个函数的定义如下:

function save_file(file_name, content) {
  // 将文件保存到本地或其他位置
}

然后,我们在代码中指定这个函数的可用性,与之前的示例类似:

functions = [
  {
    "name": "save_file",
    "output_shape": {"success": "boolean"}
  }
]

接下来,我们发送请求,并将文件名和内容作为参数传递给函数:

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt="Save the following text to a file named 'example.txt': 'This is an example file.'",
  max_tokens=100,
  n=1,
  stop=None,
  temperature=0.7,
  function_call={"function": "save_file", "arguments": {"file_name": "example.txt", "content": "This is an example file."}}
)

最后,我们从响应中提取结果,并根据需要进行处理。结果可能包含保存是否成功的信息。

通过这个示例,你可以看到如何使用GPT函数调用保存文件。

在对话中使用GPT函数调用

除了单独调用函数外,我们还可以在对话中使用GPT函数调用来生成结构化的回答。

首先,我们需要定义一个名为set_languages的函数。这个函数需要一个参数cities,表示城市列表。每个城市都包含citylanguage两个字段。这个函数的定义如下:

function set_languages(cities) {
  // 根据城市列表返回结构化的回答
}

然后,在代码中指定这个函数的可用性和预期的返回结构:

functions = [
  {
    "name": "set_languages",
    "output_shape": {"cities": [{"city": "string", "language": "string"}]}
  }
]

接下来,在对话中发送请求,并告诉GPT我们要调用set_languages函数:

messages = [
  {"role": "system", "content": "You can use the following format to get structured answers:"},
  {"role": "user", "content": "What is the main language spoken in Paris?"}
]

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  messages=messages,
  max_tokens=100,
  n=1,
  stop=None,
  temperature=0.7,
  function_call={"function": "set_languages"}
)

最后,我们从响应中提取结果,并将其返回或进行其他处理。结果将包含每个城市的语言信息。

通过这个示例,你可以看到如何在对话中使用GPT函数调用生成结构化的回答。

结束语和总结

GPT函数调用为我们提供了一种扩展GPT能力并生成结构化回答的方法。通过定义和调用函数,我们可以根据特定的需求返回所需的结果。这使得GPT成为一个强大的工具,可以用于数据集成、自动化任务等场景。

在本教程中,我们介绍了GPT函数调用的基本概念,并提供了一些示例来帮助你理解如何使用它。希望这些示例对你有所帮助,并能激发你自己的创造力。

如果你有任何疑问或想要深入了解GPT函数调用的更多细节,请查阅OpenAI的文档和其他资源。

现在,你可以开始尝试在自己的项目中使用GPT函数调用了。祝你好运!

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