फंक्शन कॉलिंग और अन्य एपीआई अपडेट

डेवलपर्स अब फ़ंक्शंस का वर्णन कर सकते हैं gpt-4-0613 और gpt-3.5-turbo-0613, और मॉडल को समझदारी से उन कार्यों को कॉल करने के लिए तर्क वाले JSON ऑब्जेक्ट को आउटपुट करने के लिए चुनें। यह जीपीटी की क्षमताओं को बाहरी टूल और एपीआई के साथ अधिक विश्वसनीय रूप से जोड़ने का एक नया तरीका है।

जब किसी फ़ंक्शन को कॉल करने की आवश्यकता होती है (उपयोगकर्ता के इनपुट के आधार पर) और फ़ंक्शन हस्ताक्षर का पालन करने वाले JSON के साथ प्रतिक्रिया करने के लिए इन मॉडलों को ठीक से ट्यून किया गया है। फ़ंक्शन कॉलिंग डेवलपर्स को मॉडल से अधिक विश्वसनीय रूप से संरचित डेटा वापस प्राप्त करने की अनुमति देती है। उदाहरण के लिए, डेवलपर्स यह कर सकते हैं:

• ऐसे चैटबॉट बनाएं जो बाहरी टूल (उदाहरण के लिए, चैटजीपीटी प्लगइन्स) को कॉल करके सवालों के जवाब दें

"अन्या को यह देखने के लिए ईमेल करें कि क्या वह अगले शुक्रवार को कॉफी लेना चाहती है" जैसे प्रश्नों को फ़ंक्शन कॉल में बदलें send_email(to: string, body: string), या "बोस्टन में मौसम कैसा है?" को get_current_weather(location: string, unit: 'celsius' | 'fahrenheit').

• प्राकृतिक भाषा को एपीआई कॉल या डेटाबेस क्वेरी में बदलें

कनवर्ट करें "इस महीने मेरे शीर्ष दस ग्राहक कौन हैं?" जैसे किसी आंतरिक एपीआई कॉल के लिए get_customers_by_revenue(start_date: string, end_date: string, limit: int), या "Acme, Inc. ने पिछले महीने कितने ऑर्डर दिए?" SQL क्वेरी का उपयोग करके sql_query(query: string).

• पाठ से संरचित डेटा निकालें

नामक फ़ंक्शन को परिभाषित करें extract_people_data(people: [{name: string, birthday: string, location: string}]), विकिपीडिया लेख में उल्लिखित सभी लोगों को निकालने के लिए।

ये उपयोग के मामले हमारे नए एपीआई मापदंडों द्वारा सक्षम हैं /v1/chat/completions समापन बिंदु, functions और function_call, जो डेवलपर्स को JSON स्कीमा के माध्यम से मॉडल में फ़ंक्शन का वर्णन करने की अनुमति देता है, और वैकल्पिक रूप से इसे एक विशिष्ट फ़ंक्शन को कॉल करने के लिए कहता है। हमारे साथ आरंभ करें डेवलपर प्रलेखन और evals जोड़ें यदि आपको ऐसे मामले मिलते हैं जहां फ़ंक्शन कॉलिंग में सुधार किया जा सकता है