Využívat návratové hodnoty volání funkcí v OpenAI API

V tomto návodu se dozvíte, jak efektivně využívat OpenAI API s pomocí volání funkcí pro zpracování návratových hodnot. Budeme se zaměřovat na implementaci funkce Handle-Function-Call, která umožňuje integrovat výsledky volání funkce do konverzace. Práce s těmito návraty je klíčová pro to, aby byla vaše AI aplikace interaktivnější a uživatelsky přívětivější. Pojďme tedy do toho!

Nejdůležitější poznatky

• Návratové hodnoty volání funkcí jsou důležité pro interaktivitu.
• Měli byste vytvořit speciální funkci pro zpracování návratů z volání funkcí.
• Efektivní implementace pomáhá zlepšit chatování.

Krok za krokem průvodce

Volání funkcí a jejich návratové hodnoty

Nejprve se podíváme podrobněji na volání funkcí. Ve videu se vysvětluje, že musíme vrátit výsledky volání funkcí v kontextu chatovací aplikace. To znamená, že musíte být schopni rozšířit konverzaci smysluplně a navrhnout chování odpovědi.

Funkce handleFunctionCall

Začneme vytvářením naší funkce handleFunctionCall. Tato funkce přebírá objekt volání funkce z odpovědi na zprávu. Toto předání je prvním krokem k získání kontroly nad odpovědí AI a správně zpracování zprávy.

V rámci této funkce jste zodpovědní za vrácení odpovědi a přeměnu výsledku na srozumitelnou zprávu. Přidáme nový prvek do historie zpráv a nastavíme roli na "funkce". Název musí obsahovat konkrétní název funkce a obsah je návratová hodnota, kterou chceme definovat.

Výstup odpovědi

Po provedení funkčního volání musíte zajistit, aby AI získala nové informace. Odesíláte poslední zprávu v nově strukturovaném pole zpráv zpět AI. Ujistěte se, že role je "funkce", aby mohl AI adekvátně zareagovat.

Struktura vaší funkce by měla být taková, aby stále konzistentně zpracovala předchozí zprávu AI. Je důležité, aby se AI inteligentně reagovala na vstupy a nedošlo k poruše konverzační logiky.

Testování implementace

Pro otestování nových funkcí stačí obnovit aplikaci a komunikovat s barmanem stejně jako dříve. Začněte dotazem, který získává informace o ostatních hostech a zůstává přesně v kontextu předchozích interakcí.

Pro ověření, zda barman správně reaguje na váš požadavek a zdůrazňuje správné konverzační prvky, zadejte funkční volání, např. "Chci mluvit s Dr. Owen". Jedná se o důležitý test, abyste zajistili, že je funkční volání správně interpretováno.

Odpovědi barmana

Dbejte na to, že odpovědi barmana nejen zachovávají kontext, ale také přidávají nové prvky do příběhu. Zde je vidět, jak implementace volání funkcí obohacuje celý zážitek. Pokud barman správně reaguje, pak víte, že volání funkcí a jejich návraty probíhají správně.

Ukončení konverzace

Důležitým prvkem vaší aplikace je ukončení konverzace. Musíte být schopni rozpoznat konec interakce. Existují různé způsoby, jak toho dosáhnout. Jednoduchým způsobem může být implementace tvrdých kódovaných klíčových slov jako je "exit". Nicméně je efektivnější implementovat další volání funkce, které konverzaci ukončí přirozeněji.

Když uživatel naznačí, že konverzace končí, musíš zajistit, aby umělá inteligence tuto žádost rozpoznala a spustila příslušný funkční volání.

Závěr a další kroky

Nyní, když jsi integroval základy návratových hodnot funkčního volání do své aplikace, jsi připraven pokračovat ve vývoji tvé aplikace s umělou inteligencí. S koncepty, které jsme v tomto návodu probrali, můžeš začít vytvářet složitější interakce a udělat chat robustnější a intuitivnější.

Shrnutí

Naučil ses, jak implementovat funkční volání ve své aplikaci a efektivně vracet návratové hodnoty. Tato metoda nejen zvyšuje funkčnost tvé aplikace, ale také interakci s uživateli.