Використовувати значення, що повертаються з викликів функцій в API OpenAI

У цьому Посібнику ви дізнаєтеся, як ефективно використовувати OpenAI API за допомогою функційних викликів для обробки результатів повернення. Ми сконцентруємося на реалізації функції Handle-Function-Call, яка дозволяє інтегрувати результати виклику функції в розмову. Обробка таких повернень є ключовою для зроблення вашого додатка з штучним інтелектом більш інтерактивним та дружелюбним для користувачів. Тож давайте поринемо у це!

Головні висновки

• Результати повернень функційних викликів важливі для взаємодії.
• Вам слід створити спеціальну функцію для обробки повернень функційних викликів.
• Ефективна реалізація допомагає покращити чат-взаємодію.

Посібник крок за кроком

Функційні виклики та їхні результати повернень

Спочатку поглянемо на функційні виклики докладніше. В відео пояснюється, що результати функційних викликів потрібно повертати у контексті додатка для чату. Це означає, що ви повинні бути здатні розширювати розмову та формувати поведінку відповідей значущим чином.

Функція HandleFunctionCall

Ми розпочинаємо створення функції HandleFunctionCall. Ця функція отримує підоб'єкт виклику функції з повідомленням відповіді. Це передача є першим кроком для повернення контролю над відповіддю ШШ та обробки повідомлення відповідно.

У межах цієї функції вам належить повернути відповідь та перетворити результат в зрозуміле повідомлення. Для цього ми додаємо новий елемент в історію повідомлень та встановлюємо роль на „функція“. Ім‘я повинно включати конкретну назву функції, а контент — значення, яке ми хочемо визначити.

Вивід відповіді

Після виконання функційного виклику вам слід забезпечити уІ нову інформацію. Ви відправляєте останнє повідомлення у новому структурованому масиві повідомлень до ШШ. Переконайтеся, що роль — «функція», щоб ШШ могла відповідно реагувати.

Структура вашої функції повинна бути такою, щоб вона все одно консистентно обробляла попереднє повідомлення від ШШ. Тут важливо, що ŞШ може розумно реагувати на введення та не порушувати логіку розмови.

Тестування реалізації

Щоб протестувати нові функціональності, просто перезавантажте додаток та взаємодійте з барменом, як завжди. Почніть з питання, яке запитує інформацію про інших гостей та точно в контексті попередніх взаємодій.

Потім введіть функційний виклик, наприклад "I want to talk to Dr. Owen", щоб перевірити, чи бармен правильно відповідає на ваш запит та підкреслює відповідні елементи розмови. Це важливий тест, щоб переконатися, що функційний виклик правильно інтерпретовано.

Відповіді бармена

Переконайтеся, що відповіді бармена не тільки зберігають контекст, але й додають нові елементи до історії. Тут стає ясним, як реалізація функційних викликів збагачує загальний досвід. Якщо бармен відповідає правильно, то ви будете знати, що функційні виклики та їхні результати здійснені правильно.

Завершення розмови

Важливим аспектом вашого додатка є завершення розмови. Ви повинні бути здатні визначити кінець взаємодії. Існує кілька способів зробити це. Простий спосіб полягає у використанні жорстко закодованих ключових слів, таких як "exit". Тим не менше, ефективніше реалізувати ще один функційний виклик для природнішого завершення розмови.

Якщо користувач вказує, що розмова наближається до кінця, вам потрібно переконатися, що штучний інтелект розпізнає цей запит та викликає відповідний функціональний виклик.

Висновок і наступні кроки

Тепер, коли ви вже інтегрували основи повернення викликів функцій у ваш додаток, ви готові розвивати свій штучний інтелект далі. З викладеними в цьому навчальному посібнику концепціями ви можете почати розробляти складніші взаємодії та забезпечити більш стійкий і інтуітивний чат.

Підсумок

Ви дізналися, як реалізувати виклики функцій у вашому додатку та ефективно повертати значення. Цей підхід покращує не лише функціональність вашого додатку, але й взаємодію з користувачами.