结合Chat模型调用外部函数：从理论到实践

在人工智能的迅猛发展中，GPT模型的出现如同一颗璀璨的新星，它不仅为我们提供了前所未有的文本生成能力，还赋予了我们将其与其他技术融合的无限可能。想象一下，如果我们可以将GPT模型的强大文本处理能力与外部函数的具体执行相结合，将会打开多么广阔的应用天地！这不仅是技术进步的象征，更是我们迈向更加智能化世界的一大步。因此，学习如何利用Chat Completions API与外部函数相结合，成为了现代技术人必备的技能之一。

Chat模型与外部函数的结合使用

背景介绍

GPT模型通过Chat Completions API提供了与外部函数结合的能力。这意味着我们可以定义一系列函数，通过模型来生成相应的函数参数，进而实现更复杂的任务。这一过程分为两个主要部分：生成函数参数和使用模型生成的参数调用函数。

准备工作

首先，需要安装一些必要的库：

!pip install scipy
!pip install tenacity
!pip install tiktoken
!pip install termcolor 
!pip install openai
!pip install requests

然后，我们定义一个用于发送请求的函数 chat_completion_request，并使用 pretty_print_conversation 函数来优雅地打印对话。

import requests
from tenacity import retry, wait_random_exponential, stop_after_attempt
# ... 其他代码 ...

@retry(wait=wait_random_exponential(multiplier=1, max=40), stop=stop_after_attempt(3))
def chat_completion_request(...):
    # ... 函数体 ...

def pretty_print_conversation(messages):
    # ... 函数体 ...

函数参数的生成

我们可以创建一些函数规格来与假设的天气API接口。例如，我们定义了两个函数：get_current_weather 和 get_n_day_weather_forecast。

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_weather",
            "description": "Get the current weather",
            # ... 参数定义 ...
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_n_day_weather_forecast",
            "description": "Get an N-day weather forecast",
            # ... 参数定义 ...
        }
    },
]

当模型被提示查询当前天气时，它会根据这些函数规格生成相应的函数参数。

使用模型生成的参数调用函数

假设我们有一个SQLite数据库，我们可以定义一些辅助函数来从数据库中提取数据，并将这些数据用作函数规格的一部分。

import sqlite3
# ... 数据库连接和辅助函数 ...

def ask_database(conn, query):
    # ... 查询数据库 ...

然后，我们使用模型生成的参数来调用这些函数，并获取结果。

messages = []
# ... 构建消息 ...

chat_response = chat_completion_request(messages, tools)
# ... 解析和执行函数调用 ...

通过这种方式，我们可以使GPT模型与实际的数据操作相结合，从而实现更加丰富和实用的功能。

结语

通过结合Chat模型和外部函数，我们可以将GPT模型的强大文本生成能力扩展到更广泛的应用领域。无论是天气查询、数据库操作，还是其他更复杂的任务，这种结合使用的方法都将为我们的工作和生活带来前所未有的便利和效率。