五、OpenAi之函数调用(Function Calling)(二)

最新推荐文章于 2025-10-12 01:56:01 发布

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#程序人生 #人工智能 #gpt-3 #chatgpt

本文介绍了如何在聊天补全模型中使用工具参数调用预定义的函数，如获取天气和数据库信息，以及如何结合GPT-3.5-turboAPI与SQLite数据库执行SQL查询。通过示例展示了如何生成函数参数并实际调用这些函数以实现功能扩展。

在这里插入图片描述

聊天补全模型调用函数

这个笔记包含怎样使用聊天补全API结合外部的函数调用来扩展GPT模型的能力

tools在聊天补全API中是一个可选的参数，可以定义指定的函数调用。目的是能使模型生成遵循指定规范的函数参数。请注意：API实际上不执行任何的函数调用。由开发者使用模型输出时执行函数调用。

在tools参数内部，如果提供了functions参数，那么在默认情况下，模型来决定何时使用其中一个适合的函数。API可通过设置tool_choice参数{“name”: “”}，强制调用一个指定的函数。也可以设置tool_choice参数为none，强制不调用任何函数。如果使用了函数，则输出将在响应中包含"finish_reason": “function_call”，以及包含函数名称和生成的函数参数的tool_choice对象。

1. 概述

这个笔记包含下面两部分：

怎样生成函数参数 指定一组函数并使用模型API生成函数参数。
怎样使用模型生成的参数调用函数 通过实际执行带有模型生成参数的函数来关闭循环。

1.1 怎样生成函数参数

安装依赖包

pip install scipy  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install tenacity
pip install tiktoken
pip install termcolor 
pip install openai

# 导入依赖库
import json
from tenacity import retry, wait_random_exponential, stop_after_attempt
from termcolor import colored 
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv

# 加载 .env 文件中定义的环境变量
_ = load_dotenv(find_dotenv())

GPT_MODEL = "gpt-3.5-turbo-0613"
# 初始化 OpenAI 客户端
client = OpenAI()  # 默认使用环境变量中的 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_BASE_URL

1.2 实用函数

首先定义几个公用的函数，以调用聊天补全API，维护和保持对话记录状态。

@retry(wait=wait_random_exponential(multiplier=1, max=40), stop=stop_after_attempt(3))
def chat_completion_request(messages, tools=None, tool_choice=None, model=GPT_MODEL):
	"""封装OpenAI API调用"""
    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=messages,
            tools=tools,
            tool_choice=tool_choice,
        )
        return response
    except Exception as e:
        print("Unable to generate ChatCompletion response")
        print(f"Exception: {
     
     e}")
        return e

def pretty_print_conversation(messages):
	"""格式化控制台输出"""
    role_to_color = {
   
   
        "system": "red",
        "user": "green",
        "assistant": "blue",
        "function": "magenta",
    }
    
    for message in messages:
        if message["role"] == "system":
            print(colored(f"system: {
     
     message['content']}\n", role_to_color[message["role"]]))
        elif message["role"] == "user":
            print(colored(f"user: {
     
     message['content']}\n", role_to_color[message["role"]]))
        elif message["role"] == "assistant" and message.get("function_call"):
            print(colored(f"assistant: {
     
     message['function_call'