• AI全栈大模型工程师(九)Function Calling 的机制


    Function Calling 的机制

    Function Calling 示例 1:加法计算器

    需求:用户输入任意可以用加法解决的问题,都能得到计算结果。

    
    # 加载环境变量
    
    import openai
    import os
    import json
    
    from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
    _ = load_dotenv(find_dotenv())  # 读取本地 .env 文件,里面定义了 OPENAI_API_KEY
    
    openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
    
    
    def get_completion(messages, model="gpt-3.5-turbo"):
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model=model,
            messages=messages,
            temperature=0,  # 模型输出的随机性,0 表示随机性最小
            functions=[{  # 用 JSON 描述函数。可以定义多个,但是只有一个会被调用,也可能都不会被调用
                "name": "sum",
                "description": "计算数组中所有数字的和",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "numbers": {
                            "type": "array",
                            "items": {
                                "type": "number"
                            }
                        }
                    }
                },
            }],
        )
        return response.choices[0].message
    
    
    
    # prompt = "Tell me the sum of 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10."
    
    prompt = "桌上有 2 个苹果,四个桃子和 3 本书,一共有几个水果?"
    #prompt = "1+2+3+4+...+99+100=?"
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是一个小学数学老师,你要教学生加法"},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ]
    response = get_completion(messages)
    messages.append(response)  # 把大模型的回复加入到对话中
    print(response)
    
    # 如果返回的是函数调用结果,则打印出来
    
    if (response.get("function_call")):
    
        # 是否要调用 sum
    
    ​    if (response["function_call"]["name"] == "sum"):
    ​        args = json.loads(response["function_call"]["arguments"])
    ​        result = sum(args["numbers"])
    ​        print(result)
    ​        messages.append(
    ​            {"role": "function", "name": "sum", "content": str(result)})  # 整数 result,必须转成字符串
    ​        print(get_completion(messages).content)
    
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    Function Calling 实例 2:四则混合运算计算器

    def get_completion(messages, model="gpt-4"):
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model=model,
            messages=messages,
            temperature=0,  # 模型输出的随机性,0 表示随机性最小
            functions=[  # 用 JSON 描述函数。可以定义多个,但是只有一个会被调用,也可能都不会被调用
                {
                    "name": "sum",
                    "description": "计算数组中所有数字的和",
                    "parameters": {
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "numbers": {
                                "type": "array",
                                "items": {
                                    "type": "number",
                                    "description": "必须是数值类型"
                                }
                            }
                        }
                    },
                },
                {
                    "name": "subtract",
                    "description": "计算 a - b 的值",
                    "parameters": {
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "a": {
                                "type": "number",
                                "description": "被减数,必须是数值类型"
                            },
                            "b": {
                                "type": "number",
                                "description": "减数,必须是数值类型"
                            }
                        }
                    },
                },
                {
                    "name": "multiply",
                    "description": "计算数组中所有数字的积",
                    "parameters": {
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "numbers": {
                                "type": "array",
                                "items": {
                                    "type": "number",
                                    "description": "必须是数值类型"
                                }
                            }
                        }
                    },
                },
                {
                    "name": "divide",
                    "description": "计算 a/b 的值",
                    "parameters": {
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "a": {
                                "type": "number",
                                "description": "被除数,必须是数值类型"
                            },
                            "b": {
                                "type": "number",
                                "description": "除数,必须是数值类型"
                            }
                        }
                    },
                }
            ],
        )
        return response.choices[0].message
    
    
    prompt = "6 * 3 / (4+2) = ?"
    
    # prompt = "桌上有 2 个苹果,四个桃子和 3 本书,水果比书多多少?"
    
    # prompt = """
    
    # 让我们一步步计算:小明在一家水果店买水果。他买了X斤苹果,每斤10元;4斤香蕉,每斤5元;
    
    # 和3斤橙子,每斤8元。他手头有100元。请问小明买完这些水果后,他还剩下多少钱?
    
    #"""
    
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是一个小学数学老师,你要教学生四则混合运算"},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ]
    
    response = get_completion(messages)
    messages.append(response)  # 把大模型的回复加入到对话中。非常重要!
    print(response)
    while (response.get("function_call")):
        # 是否要调用 sum
        args = json.loads(response["function_call"]["arguments"])
        function_name = response["function_call"]["name"]
    
        if (function_name == "sum"):
            result = sum(args["numbers"])
        elif (function_name == "subtract"):
            result = args["a"] - args["b"]
        elif (function_name == "multiply"):
            result = 1
            for number in args["numbers"]:
                result *= number
        elif (function_name == "divide"):
            result = args["a"] / args["b"]
        else:
            result = "Unknown function"
        
        print(result)
        messages.append(
            {"role": "function", "name": function_name, "content": str(result)})
        response = get_completion(messages)
        messages.append(response)  # 把大模型的回复加入到对话中
        print(response)
    
    print(response.content)
    
    
    
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    后记

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/xianyu120/article/details/133947230