Funkciju izsaukumu atdeves vērtību izmantošana OpenAI API

Šajā pamācībā uzzināsiet, kā efektīvi izmantot OpenAI API, izmantojot funkciju izsaukumus, lai apstrādātu atgrieztās vērtības. Mēs pievērsīsimies funkcijas izsaukuma apstrādes funkcijas implementācijai, kas ļauj integrēt funkcijas izsaukuma rezultātus sarunā. Šādu atgriešanas vērtību apstrāde ir ļoti svarīga, lai jūsu AI lietojumprogrammu padarītu interaktīvāku un lietotājam draudzīgāku. Tāpēc ienirsim!

Galvenās atziņas

• Funkciju izsaukumu atgrieztās vērtības ir svarīgas interaktivitātei.
• Jums vajadzētu izveidot īpašu funkciju, lai apstrādātu funkciju izsaukumu atgrieztās vērtības.
• Efektīva implementācija palīdz uzlabot tērzēšanas mijiedarbību.

Soli pa solim

Funkciju izsaukumi un to atgriešanas vērtības

Vispirms sīkāk aplūkosim funkciju izsaukumus. Video ir paskaidrots, ka mums ir jāatgriež funkciju izsaukumu rezultāti tērzēšanas lietojumprogrammas kontekstā. Tas nozīmē, ka ir jāspēj jēgpilni paplašināt sarunu un veidot atbildes uzvedību.

Funkcija handleFunctionCall

Mēs sākam ar handleFunctionCall funkcijas izveidi. Šī funkcija saņem apakšobjekta funkcijas izsaukumu no atbildes ziņojuma. Šī pārsūtīšana ir pirmais solis, lai atgūtu kontroli pār mākslīgā intelekta atbildi un attiecīgi apstrādātu ziņojumu.

Šajā funkcijā jūs esat atbildīgs par atbildes atbildes atgriešanu un rezultāta pārveidošanu saprotamā ziņojumā. Lai to izdarītu, ziņojuma vēsturei pievienojam jaunu elementu un iestatām lomu "funkcija". Nosaukumā jānorāda konkrētās funkcijas nosaukums, un saturs ir atgrieztā vērtība, ko vēlamies definēt.

Atbildes izvadīšana

Pēc funkcijas izsaukuma izpildes ir jāpārliecinās, ka mākslīgais intelekts saņem jauno informāciju. Pēdējo ziņojumu AI jānosūta atpakaļ jaunizveidotā ziņojumu masīvā. Pārliecinieties, ka tā loma ir "funkcija", lai AI varētu attiecīgi reaģēt.

Jūsu funkcijas struktūrai jābūt tādai, lai tā joprojām konsekventi apstrādātu iepriekšējo ziņojumu par AI. Šeit ir svarīgi, lai AI varētu inteliģenti reaģēt uz ievadītajiem datiem un nepārkāptu sarunas loģiku.

Īstenošanas testēšana

Lai pārbaudītu jaunās funkcijas, vienkārši ielādējiet lietojumprogrammu no jauna un sazinieties ar bārmeni kā parasti. Sāciet ar jautājumu, kas apkopo informāciju par citiem viesiem un paliek tieši iepriekšējās mijiedarbības kontekstā.

Pēc tam ievadiet funkcijas izsaukumu, piemēram, "Es gribu runāt ar Dr. Owen", lai pārbaudītu, vai bārmenis pareizi reaģē uz jūsu pieprasījumu un izceļ pareizos sarunas elementus. Šis ir svarīgs tests, lai pārliecinātos, ka funkcijas izsaukums tiek pareizi interpretēts.

Bārmeņa atbildes

Pārliecinieties, ka bārmeņa atbildes ne tikai saglabā kontekstu, bet arī papildina stāstu ar jauniem elementiem. Tieši šeit kļūst skaidrs, kā funkciju izsaukumu īstenošana bagātina kopējo pieredzi. Ja bārmenis atbild pareizi, tad jūs zināt, ka funkciju izsaukumi un to atdeve ir notikusi pareizi.

Sarunas pabeigšana

Svarīgs jūsu lietojumprogrammas aspekts ir sarunas pabeigšana. Jums jāspēj atpazīt mijiedarbības beigas. To var izdarīt dažādos veidos. Vienkāršs veids būtu izmantot tādus kodētus atslēgvārdus kā "exit". Tomēr efektīvāk ir īstenot citas funkcijas izsaukumu, kas izbeidz sarunu dabiskākā veidā.

Kad lietotājs norāda, ka saruna tuvojas beigām, ir jānodrošina, lai mākslīgais intelekts atpazītu šo pieprasījumu un iedarbinātu atbilstošas funkcijas izsaukumu.

Secinājumi un nākamie soļi

Tagad, kad esat integrējis savā lietojumprogrammā funkciju izsaukumu atgriešanas pamatus, esat gatavs turpināt izstrādāt savu AI lietojumprogrammu. Izmantojot šajā pamācībā aplūkotos jēdzienus, varat sākt izstrādāt sarežģītākas mijiedarbības un padarīt tērzēšanu robustāku un intuitīvāku.

Kopsavilkums

Jūs esat iemācījušies, kā efektīvi ieviest funkciju izsaukumus savā lietojumprogrammā un atgriezt atgrieztās vērtības. Šī metode ne tikai palielina jūsu lietojumprogrammas funkcionalitāti, bet arī mijiedarbību ar lietotājiem.