import json

# Loading the response as a JSON object
json_response = json.loads(openai_response.choices[0].message.content)
json_response

>我們將在提示中更改學生描述文本。

{'name': 'David Nguyen',
 'major': 'computer science',
 'school': 'Stanford University',
 'grades': '3.8 GPA',
 'club': 'Robotics Club'}

，並使用第二個提示來運行聊天完成功能。

student_2_description="Ravi Patel is a sophomore majoring in computer science at the University of Michigan. He is South Asian Indian American and has a 3.7 GPA. Ravi is an active member of the university's Chess Club and the South Asian Student Association. He hopes to pursue a career in software engineering after graduating."

>

prompt2 = f'''
Please extract the following information from the given text and return it as a JSON object:

name
major
school
grades
club

This is the body of text to extract the information from:
{student_2_description}
'''

為了解決此問題，我們現在將使用最近引入的功能呼叫的功能。創(chuàng)建一個自定義功能以在字典列表中添加必要的信息是至關重要的，以便OpenAI API了解其功能。

• >名稱：寫您最近創(chuàng)建的python函數名稱。
• 描述：函數的功能。
>
• 參數：在“屬性”中，我們將寫入參數，類型和描述的名稱。它將幫助Openai API確定我們正在尋找的世界。

note：確保您遵循正確的模式。通過閱讀官方文檔來了解有關函數調用的更多信息。 >

pip install --upgrade openai -q

如我們所見，我們獲得了統(tǒng)一的輸出。我們甚至在數字而不是字符串中獲得成績。一致的輸出對於創(chuàng)建沒有錯誤的AI應用程序至關重要。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  api_key=os.environ['OPENAI_API_KEY'],
)

多個自定義功能

student_1_description = "David Nguyen is a sophomore majoring in computer science at Stanford University. He is Asian American and has a 3.8 GPA. David is known for his programming skills and is an active member of the university's Robotics Club. He hopes to pursue a career in artificial intelligence after graduating."

。 在字典的python列表中，我們將添加另一個稱為“ extract_school_info”的功能，該功能將幫助我們從文本中提取大學信息。 為了實現這一目標，您必須添加另一個具有名稱，描述和參數的函數的字典。

>創(chuàng)建學生和學校描述列表，並通過OpenAI聊天完成功能將其傳遞以生成響應。確保您提供了更新的自定義功能。

# A simple prompt to extract information from "student_description" in a JSON format.
prompt1 = f'''
Please extract the following information from the given text and return it as a JSON object:

name
major
school
grades
club

This is the body of text to extract the information from:
{student_1_description}
'''

> GPT-3.5-Turbo模型已自動為不同的描述類型選擇了正確的功能。我們?yōu)閷W生和學校提供了完美的JSON輸出。

# Generating response back from gpt-3.5-turbo
openai_response = client.chat.completions.create(
    model = 'gpt-3.5-turbo',
    messages = [{'role': 'user', 'content': prompt_1}]
)

openai_response.choices[0].message.content

我們甚至可以使用“ extract_school_info”函數生成休息的名稱。

'{\n  "name": "David Nguyen",\n  "major": "computer science",\n  "school": "Stanford University",\n  "grades": "3.8 GPA",\n  "club": "Robotics Club"\n}'

import json

# Loading the response as a JSON object
json_response = json.loads(openai_response.choices[0].message.content)
json_response

在本節(jié)中，我們將構建一個穩(wěn)定的文本摘要，該摘要將以某種方式匯總學校和學生信息。 首先，我們將創(chuàng)建兩個python函數，即extract_student_info和extract_school_info，從函數調用中獲取參數並返回匯總的字符串。

pip install --upgrade openai -q

1. 創(chuàng)建Python列表，該列表由學生描述，隨機提示和學校描述組成。添加隨機提示以驗證自動函數調用機械師。
2. 我們將使用“描述”列表中的每個文本生成響應。
>
3. 如果使用了函數調用，我們將獲得函數的名稱，並基於它，將相關參數應用於函數。否則，返回正常響應。
>
4. 打印所有三個樣本的輸出。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  api_key=os.environ['OPENAI_API_KEY'],
)

• 示例＃1 ：GPT模型選擇了“ extract_student_info”，我們得到了有關學生的簡短摘要。
>
• >樣本＃2 ：GPT模型尚未選擇任何功能，並將提示視為常規(guī)問題，結果，我們得到了亞伯拉罕·林肯的傳記。
• >樣本＃3 ：GPT模型選擇了“ extract_school_info”，我們得到了有關斯坦福大學的簡短摘要。

student_1_description = "David Nguyen is a sophomore majoring in computer science at Stanford University. He is Asian American and has a 3.8 GPA. David is known for his programming skills and is an active member of the university's Robotics Club. He hopes to pursue a career in artificial intelligence after graduating."

>如果您想了解有關OpenAi API的更多信息，請考慮使用OpenAI API課程，並在Python備忘單中使用OpenAi API來創(chuàng)建您的第一個AI驅動項目。

是否可以與外部API或數據庫一起使用OpenAI函數來使用？

>如果模型的功能調用與任何定義的函數不匹配，會發(fā)生什麼？

如果模型的函數調用與已定義的函數或所提供的架構不匹配，則該函數調用未觸發(fā)，並且該模型將輸入視為基於標準文本的提示，返回基於文本的基於典型的基於文本的響應。這確保了處理各種輸入類型的靈活性。