OpenAI函數調用:GPT的結構化數據更簡單了
目錄
- API的更新
- 更多可控制的功能
- 添加函數呼叫功能
- 接收長篇內容的能力
- 價格調整
- 使用結構化數據
- 新模型 GPT4.0613
- 新模型 GPT3.5 Turbo ac13
- 使用天氣API的代碼示例
- 應用於音樂列表的示例代碼
📢 API的更新
OpenAI最近展示了他們在API方面的一些重大更新。這些更新使得API更加靈活和可控制。現在,我們可以通過調用函數來使用API,並且可以接收更長的上下文。除此之外,他們還對價格進行了調整。這裡有一些有趣的發現關於API的使用,其中我們可以進行一些複雜的結構化數據操作。
🌤 使用天氣API的示例代碼
以下是一個使用天氣API的代碼示例。通過調用函數和用戶的輸入,我們可以獲取所需的參數,然後使用這些參數調用第三方API。最後,將響應再次返回到模型中進行總結。
def get_current_weather(location: str, unit: str):
# 調用天氣API的代碼
weather_data = call_weather_api(location, unit)
# 將響應返回給模型進行總結
return summarize_weather_response(weather_data)
使用這種方式,我們可以通過簡單的代碼實現結構化數據操作,而無需進行繁瑣的手動解析。
🎵 使用音樂API的示例代碼
以下是一個以音樂列表為例的代碼示例。在這個示例中,我們可以通過定義一個包含藝術家和標題的對象來實現結構化數據的返回。這樣,我們可以直接調用第三方API來創建音樂播放列表。
def get_track_list(year: str, label: str):
# 調用音樂API的代碼
track_data = call_music_api(year, label)
# 將響應返回給模型進行處理
return process_track_response(track_data)
這種結構化數據的返回使得操作更加便捷,我們無需對返回的數據進行繁瑣的處理,可以直接使用。
⚖️ 優缺點
優點:
- API更新使得API更加靈活和可控制
- 新功能使得處理結構化數據更加方便
- 價格調整使得使用API更加經濟實惠
缺點:
- 使用函數呼叫功能可能會增加API調用的次數和花費
- 處理結構化數據可能需要更多的API完成處理
🌟 重點
- API更新使得API更加靈活和可控制
- 函數呼叫功能使得處理結構化數據更加方便
- 使用結構化數據可以簡化開發過程
- 價格調整使得使用API更加經濟實惠
FAQ:
Q: 是否需要額外付費使用函數呼叫功能?
A: 不需要額外付費,函數呼叫功能已包含在API中。
Q: 價格調整是否會對現有用戶產生影響?
A: 是的,價格調整會對現有用戶產生影響,但OpenAI已經減少了輸入令牌的價格。
Q: 是否可以同時使用多個API?
A: 是的,你可以同時使用多個API,只需調用相應的函數即可。
Q: 是否需要對輸入進行限制?
A: 這取決於你的需求,如果你希望獲得結構化的數據,則需要按照相應的格式提供輸入。
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