OpenAI ChatGPT-4开发笔记2024-04:Chat之Tool之2:multiple functions

从程序员到ai Expert

  • [1 设定目标](#1 设定目标)
  • [2 自定义function,3个](#2 自定义function,3个)
  • [3 接口。自定义function--->ChatGPT](#3 接口。自定义function--->ChatGPT)
  • [4 define function to call ChatGPT](#4 define function to call ChatGPT)
  • [5 发起首次请求,告诉gpt要做什么,已经有哪些函数可以调动](#5 发起首次请求,告诉gpt要做什么,已经有哪些函数可以调动)
  • [6 大结局](#6 大结局)
  • [7 参考资料](#7 参考资料)

上一篇解决了调用一个函数的问题。这一篇扩展为调用3个。n个自行脑补。

1 设定目标

python 复制代码
#1.设定目标
what_i_want_to_know = [{"role": "user", "content": f"汇总3个function的aiXpert的结果"}]

2 自定义function,3个

python 复制代码
#2.自定义function,3个
def search_baidu(keyword):
    return f"{keyword}是一个技术博主"

def search_google(keyword):
    return f"{keyword}是一个后端工程师"

def search_bing(keyword):
    return f"{keyword}是一个Python爱好者"

3 接口。自定义function--->ChatGPT

采用Tool的标准写法:

python 复制代码
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "search_baidu",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "keyword": {
                        "type": "string",
                    }
                },
                "required": ["keyword"],
            },
        }
    },    
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "search_google",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "keyword": {
                        "type": "string",
                    }
                },
                "required": ["keyword"],
            },
        }
    },        
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "search_bing",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "keyword": {
                        "type": "string",
                    }
                },
                "required": ["keyword"],
            },
        }
    }
]

available_functions = { "search_baidu": search_baidu, "search_google": search_google, "search_bing": search_bing } 

4 define function to call ChatGPT

python 复制代码
def run_chat(messages):
    response = openai.chat.completions.create(
        model   ="gpt-3.5-turbo-1106",
        messages=messages,
        tools   =tools,
        tool_choice="auto", 
    )
    return response.choices[0].message

5 发起首次请求,告诉gpt要做什么,已经有哪些函数可以调动

python 复制代码
first_response = run_chat(what_i_want_to_know)
tool_calls = first_response.tool_calls

6 大结局

python 复制代码
# 检查是否需要调用函数
if tool_calls:
        # 解析所有需要调用的函数及参数
        what_i_want_to_know.append(first_response)  # 注意这里要将openai的回复也拼接到消息列表里
        # 将所有函数调用的结果拼接到消息列表里
        for tool_call in tool_calls:
            function_name = tool_call.function.name
            function_to_call = available_functions[function_name]
            function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)
            function_response = function_to_call(**function_args)
            what_i_want_to_know.append(
                {
                    "tool_call_id": tool_call.id,
                    "role": "tool",
                    "name": function_name,
                    "content": function_response,
                }
            ) 
        print(run_chat(what_i_want_to_know))

7 参考资料

  1. OpenAI的多函数调用(Multiple Function Calling)简介
  2. OpenAI API
相关推荐
康康的AI博客2 小时前
腾讯王炸:CodeMoment - 全球首个产设研一体 AI IDE
ide·人工智能
优雅的潮叭2 小时前
c++ 学习笔记之 chrono库
c++·笔记·学习
中达瑞和-高光谱·多光谱2 小时前
中达瑞和LCTF:精准调控光谱,赋能显微成像新突破
人工智能
mahtengdbb12 小时前
【目标检测实战】基于YOLOv8-DynamicHGNetV2的猪面部检测系统搭建与优化
人工智能·yolo·目标检测
Pyeako2 小时前
深度学习--BP神经网络&梯度下降&损失函数
人工智能·python·深度学习·bp神经网络·损失函数·梯度下降·正则化惩罚
清 澜3 小时前
大模型面试400问第一部分第一章
人工智能·大模型·大模型面试
不大姐姐AI智能体3 小时前
搭了个小红书笔记自动生产线,一句话生成图文,一键发布,支持手机端、电脑端发布
人工智能·经验分享·笔记·矩阵·aigc
虹科网络安全3 小时前
艾体宝方案 | 释放数据潜能 · 构建 AI 驱动的自动驾驶实时数据处理与智能筛选平台
人工智能·机器学习·自动驾驶
Deepoch4 小时前
Deepoc数学大模型:发动机行业的算法引擎
人工智能·算法·机器人·发动机·deepoc·发动机行业