Använda returvärden från funktionsanrop i OpenAI API

I denna handledning kommer du att lära dig hur du effektivt kan använda OpenAI API med funktionsanrop för att behandla returvärden. Vi kommer fokusera på genomförandet av Handle-Function-Call-funktionen som möjliggör integrering av resultat från ett funktionsanrop i en konversation. Att hantera sådana returer är avgörande för att göra din AI-applikation interaktiv och användarvänlig. Så låt oss dyka djupare!

Viktigaste insikter

• Returvärden från funktionsanrop är viktiga för interaktiviteten.
• Du bör skapa en särskild funktion för att hantera returerna från funktionsanropen.
• Ett effektivt genomförande hjälper till att förbättra chattinteraktionen.

Steg-för-steg-guide

Funktionsanrop och deras returvärden

Först tittar vi närmare på funktionsanropen. I videon förklaras att vi måste returnera resultaten från funktionsanropen i sammanhanget av chattapplikationen. Det innebär att du måste kunna utvidga konversationen meningsfullt och formge svarsbeteendet.

Funktionen handleFunctionCall

Vi börjar med att skapa vår funktion handleFunctionCall. Denna funktion tar emot subobjektet function call från svarmeddelandet. Detta överlämnande är det första steget för att återfå kontrollen över AIs svar och bearbeta meddelandet därefter.

I denna funktion är det ditt ansvar att returnera svaret och omvandla resultatet till ett förståeligt meddelande. För att göra detta lägger vi till ett nytt element i meddelandehistoriken och anger rollen som "funktion". Namnet måste inkludera det specifika funktionsnamnet och innehållet är returvärdet som vi vill definiera.

Att skicka svaret

Efter att funktionsanropet har utförts måste du se till att AI får den nya informationen. Du skickar det sista meddelandet i en ny strukturerad meddelandearray till AI. Se till att rollen är "funktion" så att AI kan reagera på lämpligt sätt.

Din funktionsstruktur bör se ut så att den ändå konsekvent bearbetar det tidigare meddelandet om AI. Här är det viktigt att AI intelligent kan reagera på inmatningar och inte bryta konversationslogiken.

Testa genomförandet

För att testa de nya funktionerna, ladda om applikationen och interagera med bartendern som vanligt. Börja med en fråga som samlar information om de andra gästerna och håller sig exakt i kontexten med de tidigare interaktionerna.

Sedan skriv in funktionsanropet, t.ex. "I want to talk to Dr. Owen", för att kontrollera om bartender reagerar korrekt på din förfrågan och framhäver rätt konversationselement. Detta är ett viktigt test för att säkerställa att funktionsanropet tolkas korrekt.

Bartenderns svar

Se till att bartenderens svar inte bara behåller kontexten utan också lägger till nya element i historien. Här blir det tydligt hur implementeringen av funktionsanrop berikar hela upplevelsen. Om bartenderen svarar korrekt vet du att funktionsanropen och deras returer har skapats korrekt.

Avsluta konversationen

En viktig aspekt av din applikation är att avsluta konversationen. Du måste kunna känna igen slutet på interaktionen. Det finns olika sätt att göra det på. Ett enkelt sätt skulle vara att implementera användningen av hårdkodade nyckelord som "exit". Ändå är det effektivare att implementera ett annat funktionsanrop som avslutar konversationen på ett mer naturligt sätt.

När användaren visar att konversationen närmar sig slutet måste du se till att AI:n känner igen denna förfrågan och utlöser motsvarande funktionsanrop.

Slutsats och nästa steg

Nu när du har integrerat grunderna för att returnera funktionsanrop i din applikation är du redo att fortsätta utveckla din AI-applikation. Med de begrepp vi har behandlat i denna handledning kan du börja skapa mer komplexa interaktioner och göra chatten mer robust och intuitiv.

Sammanfattning

Du har lärt dig hur du kan implementera funktionsanrop i din applikation och effektivt returnera värden. Denna metod ökar inte bara funktionaliteten i din applikation, utan även interaktionen med användarna.