Wywołanie funkcji w interfejsie API OpenAI

Wywołanie funkcji umożliwia łączenie modeli OpenAI z zewnętrznymi narzędziami i systemami. Przydaje się to w wielu zastosowaniach, takich jak rozszerzanie możliwości asystentów AI czy tworzenie zaawansowanych integracji między aplikacjami a dużymi modelami językowymi (LLM).

Więcej informacji znajdziesz w naszym przewodniku dla deweloperów po wywołaniu funkcji.

W czerwcu 2024 roku wprowadziliśmy ustrukturyzowane dane wyjściowe. W obsługiwanych modelach i konfiguracjach żądań, gdy model generuje wywołanie funkcji, ustawienie strict: true w definicji funkcji gwarantuje, że wygenerowane argumenty będą zgodne z dostarczonym schematem — pod warunkiem, że wykorzystuje on obsługiwany podzbiór JSON Schema i spełnia wymagania trybu ścisłego. Żądania z nieobsługiwanymi lub niezgodnymi schematami są odrzucane i zwracają błąd.

W październiku 2024 roku wprowadziliśmy funkcję „Wygeneruj wszystko”, która pozwala deweloperom opisać funkcję, wkleić ją bezpośrednio lub wkleić własny kod i wygenerować prawidłowy schemat funkcji. Więcej informacji o funkcji „Wygeneruj wszystko” znajdziesz w tym artykule w centrum pomocy

Jak używać wywołania funkcji?

Wywołanie funkcji jest przydatne w wielu przypadkach użycia, takich jak:

• Umożliwianie asystentom pobierania danych:

• Umożliwianie asystentom wykonywania działań:

• Umożliwianie asystentom wykonywania obliczeń:

• Tworzenie rozbudowanych przepływów pracy:

• potok wyodrębniania danych, który pobiera surowy tekst, następnie przekształca go w dane ustrukturyzowane i zapisuje w bazie danych.

Wywołanie funkcji jest obsługiwane w Responses API, które łączy możliwości wcześniej podzielone między API zakończenia czatu i Assistants API.

Jak używać trybu JSON?

Gdy tryb JSON jest włączony, dane wyjściowe modelu są gwarantowane jako prawidłowy JSON, z wyjątkiem niektórych przypadków brzegowych, które należy odpowiednio wykrywać i obsługiwać.

Aby zażądać trybu JSON za pomocą API zakończenia czatu, ustaw response_format na { "type": "json_object" } w obsługiwanych modelach. W Responses API ustaw text.format na { "type": "json_object" }, na przykład text: { "format": { "type": "json_object" } }, tam gdzie ma to zastosowanie. W obu API tryb JSON działa tylko wtedy, gdy spełnione są wymagania wstępne dotyczące modelu, wiadomości i narzędzi (na przykład model obsługuje json_object, konwersacja zawiera instrukcje generowania JSON, a wszelkie ograniczenia narzędzi są zgodne). Co najmniej jedna wiadomość żądania lub wiadomość wejściowa w efektywnym kontekście wejściowym musi zawierać json w formie niezależnej od wielkości liter, takiej jak JSON, json lub Json; w przeciwnym razie API zwróci błąd. W Responses samo pole instrukcji najwyższego poziomu nie spełnia tej walidacji. Gdy wywołanie funkcji jest używane w zgodnych modelach/ścieżkach, ograniczenia JSON są automatycznie stosowane do argumentów wywołania funkcji; niezgodne modele lub kombinacje narzędzia i formatu odpowiedzi mogą zostać odrzucone albo mogą nie używać próbkowania ograniczonego do JSON.

Ważne uwagi:

• Podczas korzystania z trybu JSON zawsze musisz poinstruować model, aby generował JSON, za pomocą jakiejś wiadomości w konwersacji, na przykład wiadomości systemowej. Jeśli nie uwzględnisz wyraźnej instrukcji generowania JSON, model może generować niekończący się strumień białych znaków, a żądanie może działać bez przerwy, aż osiągnie limit tokenów. Aby pomóc uniknąć przeoczenia, tryb JSON odrzuca żądania, chyba że odpowiednie wiadomości wejściowe lub instrukcje zawierają słowo json w jakiejś formie, niezależnie od wielkości liter.

• Tryb JSON nie gwarantuje, że dane wyjściowe będą zgodne z konkretnym schematem — gwarantuje jedynie, że są prawidłowe i parsują się bez błędów. Należy używać ustrukturyzowanych danych wyjściowych, aby zapewnić zgodność z Twoim schematem, a jeśli nie jest to możliwe, użyć biblioteki walidacyjnej i ewentualnie ponownych prób, aby upewnić się, że dane wyjściowe pasują do pożądanego schematu.

• Twoja aplikacja musi wykrywać i obsługiwać przypadki brzegowe, które mogą spowodować, że dane wyjściowe modelu nie będą kompletnym obiektem JSON (zobacz poniżej)