Bruk returverdier fra funksjonskall i OpenAI API

I denne veiledningen vil du lære hvordan du effektivt kan bruke OpenAI API med funksjonskall for å behandle returverdier. Vi vil fokusere på implementeringen av Handle-Function-Call-funksjonen, som gjør det mulig å integrere resultater fra et funksjonskall i en samtale. Det er avgjørende å håndtere slike returverdier for å gjøre din AI-applikasjon mer interaktiv og brukervennlig. Så la oss begynne!

Viktigste innsikter

• Returverdiene fra funksjonskall er viktige for interaktiviteten.
• Du bør opprette en spesifikk funksjon for å behandle returverdiene fra funksjonskall.
• Effektiv implementering bidrar til å forbedre chatinteraksjonen.

Trinn-for-trinn veiledning

Funksjonskall og deres returverdier

Først ser vi nærmere på funksjonskallene. I videoen forklares det at vi må returnere resultatene av funksjonskallene innenfor konteksten av chat-applikasjonen. Dette betyr at du må være i stand til å utvide samtalen meningsfullt og forme svarene.

Funksjonen handleFunctionCall

Vi starter med å lage vår funksjon handleFunctionCall. Denne funksjonen tar imot underobjektet funksjonskall fra svarmeldingen. Dette overføringen er første skritt for å gjenvinne kontrollen over AI-svaret og behandle meldingen deretter.

Innenfor denne funksjonen er det ditt ansvar å returnere svaret og transformere resultatet til en forståelig melding. For å gjøre dette legger vi til et nytt element i meldingshistorien og setter rollen til "funksjon". Navnet må inkludere det spesifikke funksjonsnavnet, og innholdet er returverdien vi ønsker å definere.

Utsendelse av svaret

Når funksjonskallet er utført, må du sørge for at AI-en får de nye opplysningene. Du sender den siste meldingen i en ny strukturert meldingsliste tilbake til AI-en. Sørg for at rollen er "funksjon" slik at AI-en kan reagere i henhold til dette.

Strukturen i funksjonen din bør være slik at den likevel konsistent behandler den forrige meldingen om AI-en. Det er viktig at AI-en intelligent kan reagere på innganger og ikke bryter konversasjonslogikken.

Testing av implementeringen

For å teste de nye funksjonalitetene, last enkelt og greit inn applikasjonen på nytt og samhandle med bartenderen som vanlig. Start med et spørsmål som henter informasjon om de andre gjestene og holder seg nøyaktig innenfor konteksten av tidligere interaksjoner.

Deretter skriver du inn funksjonskallet, f.eks. "I want to talk to Dr. Owen", for å sjekke om bartenderen reagerer korrekt på forespørselen din og fremhever de riktige samtaleelementene. Dette er en viktig test for å sikre at funksjonskallet tolkes riktig.

Bartenderens svar

Påse at bartenderens svar ikke bare beholder konteksten, men også legger til nye elementer i historien. Her blir det tydelig hvordan implementeringen av funksjonskallene beriker hele opplevelsen. Hvis bartenderen svarer riktig, vet du at funksjonskallene og deres returverdier har kommet korrekt fram.

Avslutte samtalen

En viktig del av applikasjonen din er å avslutte samtalen. Du må være i stand til å gjenkjenne slutten av interaksjonen. Det finnes ulike måter å gjøre dette på. En enkel måte å gjøre det på er å implementere bruk av hardkodede nøkkelord som "exit". Likevel er det mer effektivt å implementere et annet funksjonskall som avslutter samtalen på en mer naturlig måte.

Når brukeren viser at samtalen er i ferd med å avsluttes, må du sørge for at AI-en gjenkjenner denne forespørselen og utløser tilsvarende funksjonsanrop.

Konklusjon og neste steg

Når du har integrert grunnleggende funksjonsanrop til din applikasjon, er du klar til å videreutvikle din AI-applikasjon. Med konseptene vi har behandlet i denne opplæringen, kan du begynne å designe mer komplekse interaksjoner og gjøre chatten mer robust og intuitiv.

Sammendrag

Du har lært hvordan du kan implementere funksjonsanrop i din applikasjon og effektivt returnere tilbakemeldinger. Denne metoden øker ikke bare funksjonaliteten til applikasjonen din, men også interaksjonen med brukerne.