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OpenAi 기능 호출 안내서를 확인하십시오

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풀어 주다: 2025-03-10 10:07:08
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OpenAi는 개발자가 모델 기능을 확장 할 수 있도록 새로운 기능 통화 안내서를 릴리스합니다! 이 안내서는 사용자 피드백을 통합하고, 50% 더 짧고, 더 명확한 컨텐츠를 보유하며, 모범 사례의 완전한 예, 문서 모행 기능 생성 및 Weather API 사용의 완전한 예를 포함합니다. OpenAI는 AI 도구를 단순화하여 개발자가 쉽게 사용할 수 있도록 기능 호출 기능을 활용하는 데보다 효율적으로 만들어줍니다.

OpenAi는 기능 호출에 대한 새로운 가이드를 출시합니다!
우리는 귀하의 의견을 바탕으로 중요한 개선을했습니다. - 50% 더 짧아서 더 명확하고 이해하기 쉽습니다. - 새로운 모범 사례 (자세한 내용은 아래 참조) -문서 내 기능 생성을 지원합니다! - 날씨 API

사용의 완전한 특징 예를 제공합니다. 가이드를보고 생각을 공유하십시오 ... pic.twitter.com/id89e9peff - Ilan Bigio (@ilanbigio) 2025 년 1 월 13 일

카탈로그

OpenAI 기능은 어떻게 작동합니까?

빠른 예 : 날씨 api

1 단계 : 함수를 정의하십시오 2 단계 : 정의 된 함수 를 사용하여 모델을 호출하십시오 3 단계 : 함수를 실행하십시오 4 단계 : 모델에 결과를 제공 5 단계 : 최종 응답을 받으

함수 호출에 대한 모범 사례

요약

OpenAI 기능은 어떻게 작동합니까?

기능 호출을 사용하면 OpenAI 모델이 개발자 정의 도구와 상호 작용할 수있어 텍스트 또는 오디오 생성 이외의 더 많은 작업을 수행 할 수 있습니다. 다음은 단순화 된 프로세스입니다 :

    함수 정의
  • : 모델이 호출 할 수있는 함수를 만듭니다 (예 : get_weather).
  • 모델은 호출 함수를 결정합니다
  • : 시스템 프롬프트 및 사용자 입력을 기반으로 모델은 호출시기를 결정합니다.
      execute function
    • : 함수 코드를 실행하고 결과를 반환합니다.
    • 통합 결과
    • : 모델은 함수의 출력을 사용하여 최종 응답을 생성합니다.
    • 이 이미지는 개발자와 AI 모델 간의 기능 호출 프로세스를 보여줍니다. 단계별 지침은 다음과 같습니다
    • 도구 정의 메시지
    • : 개발자는 도구 (함수)를 정의하고 메시지를 보냅니다. 이 예에서 get_weather (위치) 함수가 정의되고 사용자는 다음과 같이 묻습니다. "파리의 날씨는 어떻습니까?" 도구 호출
    • : 모델 인식을 위해서는 get_weather 함수를 호출하려면 "파리"매개 변수를 사용해야합니다.
    execute function code : 개발자 (또는 시스템)는 실제 get_weather ( "Paris") 함수를 실행합니다. 함수는 예를 들어 다음과 같습니다. { "온도": 14}.
  • 결과
  • : 함수의 결과 ({ "온도": 14})는 모든 이전 메시지와 함께 모델로 반환됩니다.
  • 최종 응답 : 모델은 기능 결과를 사용하여 자연어 응답을 생성합니다. "파리의 현재 온도는 14 ° C입니다."

    <:>도 읽으십시오 : 6 상위 LLMS 기능 기능 호출

    빠른 예 : 날씨 api

    get_weather 함수를 사용하여 실용적인 예를 살펴 보겠습니다. 이 함수는 주어진 좌표의 현재 온도를 검색합니다.
      1 단계 : 함수를 정의하십시오

      2 단계 : 정의 된 함수 를 사용하여 모델을 호출하십시오

      3 단계 : 함수를 실행하십시오
      <code>import requests
      
      def get_weather(latitude, longitude):
          response = requests.get(f"https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude={latitude}&longitude={longitude}&current=temperature_2m,wind_speed_10m&hourly=temperature_2m,relative_humidity_2m,wind_speed_10m")
          data = response.json()
          return data['current']['temperature_2m']</code>
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      4 단계 : 모델에 결과를 제공

      5 단계 : 최종 응답을 받으

      출력 :
      <code>from openai import OpenAI
      import json
      
      client = OpenAI(api_key="sk-api_key”)
      
      tools = [{
          "type": "function",
          "function": {
              "name": "get_weather",
              "description": "获取提供的坐标(摄氏度)的当前温度。",
              "parameters": {
                  "type": "object",
                  "properties": {
                      "latitude": {"type": "number"},
                      "longitude": {"type": "number"}
                  },
                  "required": ["latitude", "longitude"],
                  "additionalProperties": False
              },
              "strict": True
          }
      }]
      
      messages = [{"role": "user", "content": "今天巴黎的天气怎么样?"}]
      
      completion = client.chat.completions.create(
          model="gpt-4o",
          messages=messages,
          tools=tools,
      )</code>
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      함수 호출에 대한 모범 사례

      기능 호출을 최대한 활용하는 데 도움이 되려면 다음은 전문적인 팁이 있습니다.
      <code>tool_call = completion.choices[0].message.tool_calls[0]
      args = json.loads(tool_call.function.arguments)
      
      result = get_weather(args["latitude"], args["longitude"])</code>
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      명확하고 상세한 설명을 작성

      <code># 附加模型的工具调用消息
      messages.append(completion.choices[0].message)
      
      # 将结果消息作为字符串附加
      messages.append({
          "role": "tool",
          "tool_call_id": tool_call.id,
          "content": json.dumps({"temperature": result})  # 将结果转换为JSON字符串
      })
      
      # 创建第二个聊天完成
      completion_2 = client.chat.completions.create(
          model="gpt-4o",
          messages=messages,
          tools=tools,
      )</code>
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      함수의 목적, 매개 변수 및 출력을 명확하게 설명하십시오.

      시스템 프롬프트를 사용하여 함수를 사용하는 경우 (및 그렇지 않은 경우) 모델을 안내합니다.

      <code>print(completion_2.choices[0].message.content)</code>
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      애플리케이션 소프트웨어 엔지니어링의 모범 사례

      기능을 직관적이고 이해하기 쉽게 만듭니다.
      <code>巴黎目前的温度是-2.8°C。</code>
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      열거 및 객체 구조를 사용하여 유효하지 않은 상태를 방지합니다.

      모델의 부담을 줄입니다 모델이 알고있는 매개 변수를 채우지 않도록하십시오.
        항상 순차적으로 불리는 함수를 병합합니다.
        • 함수의 수는 작습니다
        • 정확도를 향상시키기 위해 한 번에 최대 20 개 미만의 기능을 사용하십시오.
        • Openai 리소스를 활용
      1. 놀이터를 사용하여 기능 패턴을 생성하고 반복하십시오.
      2. 복잡한 작업이나 많은 기능에 대한 미세 조정을 고려하십시오.
        • 자세한 내용은 OpenAi를 방문하십시오.
        • 요약 OpenAi의 개선 된 기능 통화 안내서를 통해 개발자는 사용자 정의 도구를 완벽하게 통합하여 AI에 쉽게 액세스하고 사용할 수 있습니다. 프로세스를 단순화하고, 명확한 예제를 제공하고, 사용자 피드백을 우선 순위를 정함으로써 OpenAI는 개발자가 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 솔루션을 혁신하고 구축하여 실제 응용 프로그램과 창의성을 주도 할 수 있도록합니다.

위 내용은 OpenAi 기능 호출 안내서를 확인하십시오의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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