Pemanggilan fungsi dan pembaruan API lainnya

Pengembang sekarang dapat menjelaskan fungsi ke gpt-4-0613 dan gpt-3.5-turbo-0613, dan minta model dengan cerdas memilih untuk menampilkan objek JSON yang berisi argumen untuk memanggil fungsi tersebut. Ini adalah cara baru untuk menghubungkan kemampuan GPT dengan alat dan API eksternal secara lebih andal.

Model-model ini telah disesuaikan untuk mendeteksi kapan suatu fungsi perlu dipanggil (bergantung pada masukan pengguna) dan untuk merespons dengan JSON yang mematuhi tanda tangan fungsi. Pemanggilan fungsi memungkinkan pengembang mendapatkan kembali data terstruktur dari model dengan lebih andal. Misalnya, pengembang dapat:

• Buat chatbot yang menjawab pertanyaan dengan memanggil alat eksternal (misalnya, seperti Plugin ChatGPT)

Ubah kueri seperti "Email Anya untuk melihat apakah dia ingin mendapatkan kopi Jumat depan" menjadi panggilan fungsi seperti send_email(to: string, body: string), atau “Seperti apa cuaca di Boston?” ke get_current_weather(location: string, unit: 'celsius' | 'fahrenheit').

• Ubah bahasa alami menjadi panggilan API atau kueri basis data

Konversi "Siapa sepuluh pelanggan teratas saya bulan ini?" ke panggilan API internal seperti get_customers_by_revenue(start_date: string, end_date: string, limit: int), atau “Berapa banyak pesanan yang dilakukan Acme, Inc. bulan lalu?” ke kueri SQL menggunakan sql_query(query: string).

• Ekstrak data terstruktur dari teks

Tentukan fungsi yang dipanggil extract_people_data(people: [{name: string, birthday: string, location: string}]), untuk mengekstrak semua orang yang disebutkan dalam artikel Wikipedia.

Kasus penggunaan ini diaktifkan oleh parameter API baru di /v1/chat/completions titik akhir, functions dan function_call, yang memungkinkan developer mendeskripsikan fungsi ke model melalui Skema JSON, dan secara opsional memintanya untuk memanggil fungsi tertentu. Mulailah dengan kami dokumentasi pengembang dan tambahkan eval jika Anda menemukan kasus di mana pemanggilan fungsi dapat ditingkatkan