OpenAI 的 Function Calling 介紹與應用

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OpenAI 的 Function Calling 介紹與應用

Table of Contents

  1. 介紹 OpenAI 的功能調用 (Function Calling)
  2. 使用 OpenAI 的 Function Calling 做 Demo
  3. Function Calling 的目的和用途
  4. 操作流程和範例
  5. 自定義函數和應用案例
  6. 使用 OpenAI 的 Function Calling 擴展 GPT 功能
  7. 結構化數據提取的應用案例
  8. GPT 4 和 GPT 3.5 的新功能及改進
  9. GPT 3.5 Turbo 的 16K 語境版本和成本優化
  10. 使用 Function Calling 創建智能聊天機器人

介紹 OpenAI 的功能調用 (Function Calling)

介紹 OpenAI 最新推出的功能調用 (Function Calling) 功能以及其他 API 更新。

使用 OpenAI 的 Function Calling 做 Demo

讓我們來詳細了解一下 Function Calling 的能力,並且看一個 Function Calling 的演示。

Demo 演示:函數調用能力

開發者現在可以向 GPT 4 和 GPT 3.5 描述函數,並讓模型智能地選擇輸出包含調用這些函數的參數的 Json 對象。這是一種新的、更可靠地將 GPT 的功能與外部工具和 API 連接起來的方式。你可以添加插件創建回答問題的聊天機器人,這些插件類似於聊天機器人已經有的 ChatGPT 插件,你可以定義自己的函數,讓 ChatGPT、GPT 3.5 或 GPT 4 解析用戶輸入,獲取函數的參數,呼叫函數,然後將結果返回給 ChatGPT,以便其在向用戶回復時將結果納入回復中。

示例:如果你想知道你下星期五是否有喝咖啡,這可以轉化為調用一個函數 "發送電子郵件到字符串主體" 的請求。或者如果你想知道波士頓的天氣如何,這可以轉化為調用一個 "獲取當前天氣" 的函數。你還可以通過函數調用提取文本中的結構化數據,例如命名實體識別。這些用例都是通過這一新的 API 中的參數和函數調用功能實現的。

Function Calling 的目的和用途

Function Calling 的目的是讓使用者有更多的控制,以便根據需要調用特定的函數並獲取特定的輸出結果。這樣一來,你可以更靈活地將自然語言轉換為 API 調用或數據庫查詢,並根據特定的業務邏輯定義自己的函數。現在,你可以定義自己的特定業務邏輯或自定義業務函數,並根據需要調用這些函數。

Function Calling 的用途非常廣泛,你可以通過調用外部工具來創建回答問題的聊天機器人,從文本中提取結構化數據,以及其他更多的應用案例。

Pros

  • 提供了更多控制的選項,用戶可以根據自己的需求調用不同的函數。
  • 可以將自然語言轉換為 API 調用或數據庫查詢,讓 ChatGPT 更加智能。

Cons

  • 使用者需要自行定義和實現函數,對於非技術人員來說可能有一定難度。

操作流程和範例

下面是操作 Function Calling 的基本流程:

  1. 使用者發送用戶請求和一組在 functions 參數中定義的函數給模型。
  2. 如果模型選擇調用函數,則 content 將是一個經過 JSON 字符串化處理的對象,符合自定義的模式。
  3. 注意模型可能生成無效的 JSON 或虛構的參數,因此使用者需要在自己的代碼中將字符串轉為 JSON,並使用提供的參數呼叫自己的函數(如果存在)。
  4. 將函數的返回值作為新消息附加到原始對話中,再次調用模型,讓模型將結果摘要返回給用戶。

以上就是使用 Function Calling 的基本操作流程。

Q: Function Calling 是否可以提高 ChatGPT 的智能程度?

A: 是的,Function Calling 的引入讓 ChatGPT 可以根據設置的函數進行更精確的回答,使得 ChatGPT 更加智能。

自定義函數和應用案例

在使用 Function Calling 時,你可以根據自己的需求定義自己的函數,並根據需要將這些函數調用到 ChatGPT 中。這為你創建自定義的業務邏輯或應用程序提供了更大的靈活性。

下面是一些自定義函數的應用案例:

  1. 創建聊天機器人,可以透過調用外部工具回答問題。
  2. 將自然語言轉換為 API 調用或數據庫查詢,實現更智能的對話功能。
  3. 從文本中提取結構化數據,例如命名實體識別。
  4. 更多其他自定義業務邏輯的應用案例。

使用自定義函數的應用非常廣泛,你可以根據自己的需求定義特定的函數。

使用 OpenAI 的 Function Calling 擴展 GPT 功能

Function Calling 的引入擴展了 GPT 的功能,使得 GPT 在回答問題、處理 API 調用和數據庫查詢等方面更加靈活和智能。你可以根據自己的需求定義特定的函數,並將這些函數調用到 GPT 中,從而實現更多的應用場景。

使用 Function Calling,開發者可以更方便地擴展 GPT 的功能,並利用第三方的 API 利於 GPT 的回答處理和信息提取等需求。

結構化數據提取的應用案例

Function Calling 不僅可以實現與 API 的連接和調用,還可以用於結構化數據的提取。通過定義特定的函數,你可以從文本中提取出結構化的數據,如命名實體識別。

以 Wikipedia 文章為例,你可以定義一個函數,用於提取文章中提到的人物名稱,並將這些人物名稱作為函數的返回值。

這一功能的實現通過在 API 調用中添加特定的參數,並通過定義函數的方式將結構化數據提取出來。這為處理大量文本中的數據提取需求提供了一種便捷的方式。

GPT 4 和 GPT 3.5 的新功能及改進

OpenAI 在最新版本的 GPT 4 和 GPT 3.5 中引入了一些令人期待的新功能和改進。其中包括:

  • GPT 3.5 Turbo 引入了 16K 語境版本,相對於標準的 4K 版本,具有更大的語境容量。
  • 狀態藝術嵌入模型的成本降低了 75%,GPT 3.5 Turbo 的輸入令牌成本降低了 25%。
  • 其他與 GPT 4 相關的更新和更可控的版本。

這些新功能和改進使得 GPT 4 和 GPT 3.5 更加強大和高效,為用戶提供更出色的體驗。

GPT 3.5 Turbo 的 16K 語境版本和成本優化

GPT 3.5 Turbo 是 GPT 3.5 的一個改進版本,最新的更新引入了 16K 語境版本。相對於標準的 4K 版本,16K 語境版本具有更大的語境容量,並且在處理更長的對話和輸入時表現更好。

此外,GPT 3.5 Turbo 進行了成本優化,使得輸入令牌的成本降低了 25%。這使得使用 GPT 3.5 Turbo 更具成本效益,同時提供更好的性能。

使用 Function Calling 創建智能聊天機器人

使用 Function Calling,你可以創建自定義的功能,進一步擴展 ChatGPT 的能力,從而創建智能聊天機器人。

智能聊天機器人可以回答問題、執行特定的業務邏輯、調用外部工具和服務等。通過添加函數並實現 Function Calling,你可以為 ChatGPT 添加特定的業務邏輯,使其成為一個真正智能的聊天機器人。

請參考 OpenAI 的 Function Calling 文檔以了解更多詳細信息和操作步驟。


FAQ:

Q: Function Calling 可以提高 ChatGPT 的智能程度嗎? A: 是的,Function Calling 讓 ChatGPT 可以根據設置的函數進行更精確的回答,使得 ChatGPT 更加智能。

Q: Function Calling 可以用於提取結構化數據嗎? A: 是的,通過定義特定的函數,可以從文本中提取結構化數據,如命名實體識別。

Q: GPT 3.5 Turbo 有什麼優勢? A: GPT 3.5 Turbo 是 GPT 3.5 的改進版本,具有更大的語境容量和更低的成本。它適用於處理更長的對話和輸入,同時提供更好的性能。

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