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使用openai而無需函數(shù)
>如果您想了解有關(guān)OpenAi API的更多信息,請考慮使用OpenAI API課程,並在Python備忘單中使用OpenAi API來創(chuàng)建您的第一個(gè)AI驅(qū)動(dòng)項(xiàng)目。
" >>如果模型的功能調(diào)用與任何定義的函數(shù)不匹配,會發(fā)生什麼?
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OpenAI函數(shù)調(diào)用教程:生成結(jié)構(gòu)化輸出

Mar 10, 2025 pm 12:02 PM

使用openai而無需函數(shù)

>在本節(jié)中,我們將使用GPT-3.5-Turbo模型生成響應(yīng),而無需呼叫,以查看我們是否獲得一致的輸出。

>在安裝OpenAI Python API之前,您必須獲得一個(gè)API鍵並將其設(shè)置在本地系統(tǒng)上。通過Python教程中的OpenAI API遵循GPT-3.5和GPT-4,以了解如何獲取API鍵並進(jìn)行設(shè)置。該教程還包括在DataCamp的DataCamp的AI啟用數(shù)據(jù)筆記本中設(shè)置環(huán)境變量的示例。

以獲取進(jìn)一步的幫助,請查看Datalab上的OpenAI函數(shù)撥打工作簿中的代碼。

>使用以下方式將OpenAi Python API升級到V1

之後,使用API??鍵啟動(dòng)OpenAI客戶端。
pip install --upgrade openai -q
>

>
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  api_key=os.environ['OPENAI_API_KEY'],
)
注:OpenAI不再向新用戶提供免費(fèi)的積分,因此您必須購買它們才能使用API??。

我們將編寫一個(gè)隨機(jī)的學(xué)生描述。您可以提出自己的文字,或者使用chatgpt為您生成一個(gè)。 >

>在下一部分中,我們將編寫一個(gè)提示,以從文本中提取學(xué)生信息並將輸出返回為JSON對象。我們將在學(xué)生描述中提取名稱,專業(yè),學(xué)校,成績和俱樂部。

>
student_1_description = "David Nguyen is a sophomore majoring in computer science at Stanford University. He is Asian American and has a 3.8 GPA. David is known for his programming skills and is an active member of the university's Robotics Club. He hopes to pursue a career in artificial intelligence after graduating."

>將提示添加到OpenAI API聊天完成模塊中以生成響應(yīng)。 >

# A simple prompt to extract information from "student_description" in a JSON format.
prompt1 = f'''
Please extract the following information from the given text and return it as a JSON object:

name
major
school
grades
club

This is the body of text to extract the information from:
{student_1_description}
'''
響應(yīng)非常好。讓我們將其轉(zhuǎn)換為JSON,以更好地理解它。

>

# Generating response back from gpt-3.5-turbo
openai_response = client.chat.completions.create(
    model = 'gpt-3.5-turbo',
    messages = [{'role': 'user', 'content': prompt_1}]
)

openai_response.choices[0].message.content
我們將使用“ JSON”庫將文本轉(zhuǎn)換為JSON對象。

最終結(jié)果非常完美。那麼,為什麼我們需要調(diào)用函數(shù)?
'{\n  "name": "David Nguyen",\n  "major": "computer science",\n  "school": "Stanford University",\n  "grades": "3.8 GPA",\n  "club": "Robotics Club"\n}'
>

>讓我們嘗試相同的提示,但使用其他學(xué)生描述。
import json

# Loading the response as a JSON object
json_response = json.loads(openai_response.choices[0].message.content)
json_response

>我們將在提示中更改學(xué)生描述文本。

{'name': 'David Nguyen',
 'major': 'computer science',
 'school': 'Stanford University',
 'grades': '3.8 GPA',
 'club': 'Robotics Club'}

,並使用第二個(gè)提示來運(yùn)行聊天完成功能。

student_2_description="Ravi Patel is a sophomore majoring in computer science at the University of Michigan. He is South Asian Indian American and has a 3.7 GPA. Ravi is an active member of the university's Chess Club and the South Asian Student Association. He hopes to pursue a career in software engineering after graduating."
如您所見,這是不一致的。它沒有返回一個(gè)俱樂部,而是返回了拉維(Ravi)加入的俱樂部名單。這也與第一個(gè)學(xué)生不同。

>

prompt2 = f'''
Please extract the following information from the given text and return it as a JSON object:

name
major
school
grades
club

This is the body of text to extract the information from:
{student_2_description}
'''
openai函數(shù)調(diào)用示例

為了解決此問題,我們現(xiàn)在將使用最近引入的功能呼叫的功能。創(chuàng)建一個(gè)自定義功能以在字典列表中添加必要的信息是至關(guān)重要的,以便OpenAI API了解其功能。

  • >名稱:寫您最近創(chuàng)建的python函數(shù)名稱。
  • 描述:函數(shù)的功能。
  • >
  • 參數(shù):在“屬性”中,我們將寫入?yún)?shù),類型和描述的名稱。它將幫助Openai API確定我們正在尋找的世界。
>

note:確保您遵循正確的模式。通過閱讀官方文檔來了解有關(guān)函數(shù)調(diào)用的更多信息。 >

接下來,我們將使用添加到“函數(shù)”參數(shù)中的自定義函數(shù)為兩個(gè)學(xué)生描述生成響應(yīng)。之後,我們將將文本響應(yīng)轉(zhuǎn)換為JSON對象並打印它。
pip install --upgrade openai -q
>

如我們所見,我們獲得了統(tǒng)一的輸出。我們甚至在數(shù)字而不是字符串中獲得成績。一致的輸出對於創(chuàng)建沒有錯(cuò)誤的AI應(yīng)用程序至關(guān)重要。

>
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  api_key=os.environ['OPENAI_API_KEY'],
)

多個(gè)自定義功能

student_1_description = "David Nguyen is a sophomore majoring in computer science at Stanford University. He is Asian American and has a 3.8 GPA. David is known for his programming skills and is an active member of the university's Robotics Club. He hopes to pursue a career in artificial intelligence after graduating."
>您可以在聊天完成功能中添加多個(gè)自定義功能。在本節(jié)中,我們將看到OpenAI API的神奇功能,以及它如何自動(dòng)選擇正確的函數(shù)並返回正確的參數(shù)。

。 在字典的python列表中,我們將添加另一個(gè)稱為“ extract_school_info”的功能,該功能將幫助我們從文本中提取大學(xué)信息。 為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),您必須添加另一個(gè)具有名稱,描述和參數(shù)的函數(shù)的字典。

>我們將使用Chatgpt生成“ Stanford University”描述來測試我們的功能。

>創(chuàng)建學(xué)生和學(xué)校描述列表,並通過OpenAI聊天完成功能將其傳遞以生成響應(yīng)。確保您提供了更新的自定義功能。

>
# A simple prompt to extract information from "student_description" in a JSON format.
prompt1 = f'''
Please extract the following information from the given text and return it as a JSON object:

name
major
school
grades
club

This is the body of text to extract the information from:
{student_1_description}
'''

> GPT-3.5-Turbo模型已自動(dòng)為不同的描述類型選擇了正確的功能。我們?yōu)閷W(xué)生和學(xué)校提供了完美的JSON輸出。

>
# Generating response back from gpt-3.5-turbo
openai_response = client.chat.completions.create(
    model = 'gpt-3.5-turbo',
    messages = [{'role': 'user', 'content': prompt_1}]
)

openai_response.choices[0].message.content

我們甚至可以使用“ extract_school_info”函數(shù)生成休息的名稱。

'{\n  "name": "David Nguyen",\n  "major": "computer science",\n  "school": "Stanford University",\n  "grades": "3.8 GPA",\n  "club": "Robotics Club"\n}'

import json

# Loading the response as a JSON object
json_response = json.loads(openai_response.choices[0].message.content)
json_response

>函數(shù)調(diào)用的應(yīng)用

在本節(jié)中,我們將構(gòu)建一個(gè)穩(wěn)定的文本摘要,該摘要將以某種方式匯總學(xué)校和學(xué)生信息。 OpenAI函數(shù)調(diào)用教程:生成結(jié)構(gòu)化輸出首先,我們將創(chuàng)建兩個(gè)python函數(shù),即extract_student_info和extract_school_info,從函數(shù)調(diào)用中獲取參數(shù)並返回匯總的字符串。

pip install --upgrade openai -q
  1. 創(chuàng)建Python列表,該列表由學(xué)生描述,隨機(jī)提示和學(xué)校描述組成。添加隨機(jī)提示以驗(yàn)證自動(dòng)函數(shù)調(diào)用機(jī)械師。
  2. 我們將使用“描述”列表中的每個(gè)文本生成響應(yīng)。
  3. >
  4. 如果使用了函數(shù)調(diào)用,我們將獲得函數(shù)的名稱,並基於它,將相關(guān)參數(shù)應(yīng)用於函數(shù)。否則,返回正常響應(yīng)。
  5. >
  6. 打印所有三個(gè)樣本的輸出。
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  api_key=os.environ['OPENAI_API_KEY'],
)
  • 示例#1 :GPT模型選擇了“ extract_student_info”,我們得到了有關(guān)學(xué)生的簡短摘要。
  • >
  • >樣本#2 :GPT模型尚未選擇任何功能,並將提示視為常規(guī)問題,結(jié)果,我們得到了亞伯拉罕·林肯的傳記。
  • >樣本#3 :GPT模型選擇了“ extract_school_info”,我們得到了有關(guān)斯坦福大學(xué)的簡短摘要。
結(jié)論
student_1_description = "David Nguyen is a sophomore majoring in computer science at Stanford University. He is Asian American and has a 3.8 GPA. David is known for his programming skills and is an active member of the university's Robotics Club. He hopes to pursue a career in artificial intelligence after graduating."
在本教程中,我們了解了Openai的功能調(diào)用。我們還學(xué)習(xí)瞭如何使用它來生成一致的輸出,創(chuàng)建多個(gè)功能並構(gòu)建可靠的文本摘要。

>如果您想了解有關(guān)OpenAi API的更多信息,請考慮使用OpenAI API課程,並在Python備忘單中使用OpenAi API來創(chuàng)建您的第一個(gè)AI驅(qū)動(dòng)項(xiàng)目。

>>

定義函數(shù)模式中的嵌套JSON結(jié)構(gòu)。通過指定參數(shù)屬性中的層次關(guān)係,您可以確保該模型生成適當(dāng)嵌套和結(jié)構(gòu)化的JSON輸出,以滿足複雜的數(shù)據(jù)要求。 > 是否可以與外部API或數(shù)據(jù)庫一起使用OpenAI函數(shù)來使用?

>

>

>如果模型的功能調(diào)用與任何定義的函數(shù)不匹配,會發(fā)生什麼?

>

如果模型的函數(shù)調(diào)用與已定義的函數(shù)或所提供的架構(gòu)不匹配,則該函數(shù)調(diào)用未觸發(fā),並且該模型將輸入視為基於標(biāo)準(zhǔn)文本的提示,返回基於文本的基於典型的基於文本的響應(yīng)。這確保了處理各種輸入類型的靈活性。

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以上是OpenAI函數(shù)調(diào)用教程:生成結(jié)構(gòu)化輸出的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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