tl;tr ChatGPTの新機能「Function calling」はすごい。 今後注目される機能になっていくと思われる。 ChatGPTの新機能「Function calling」について 6/13のアップデートで、ChatGPTに新たな機能「Function calling」が実装 されました。 「Function calling」は、ChatGPTに「呼び出すことができる関数」を教えておく機能で、ChatGPTがこの関数を呼び出せるようになります。 この機能を活用すると、ChatGPTを経由することで、曖昧な指示でも関数が実行できるようになります。 「Function calling」の概要と可能性 概要 ChatGPTに呼び出せる「functions」をパラメーターとして渡します。 この状態で通常通りChatGPTに送信をすると、関数の呼び出しを要求するレスポンスが帰るようになり
Function callingの登場 6/13ごろにOpenAI社から発表された新しいgpt-3.5-turboのインスタンスにFunction callingという機能が追加され話題を呼んでいます。このFunction calling、非常に強力な機能なのですが、仕組みがいまいちピンとこないといった方も多いのではないでしょうか。筆者もその一人で、ドキュメントを3回くらい読んでもしっくり来なかったのですが、実際にFunction callingを実装してみてなるほど、これは凄いな、となったので紹介します。 ここでは、具体的なソースコードを紹介しながら、実際に動作するサンプルを作っていきます。 TL;DR ソースコードだけ見られればいい！という方は以下へ https://github.com/canada/openai-function/blob/master/app.py ソースコードを
We’re announcing updates including more steerable API models, function calling capabilities, longer context, and lower prices. July 20, 2023 update: We previously communicated to developers that gpt-3.5-turbo-0301, gpt-4-0314 and gpt-4-32k-0314 models were scheduled for sunset on Sept 13, 2023. After reviewing feedback from customers and our community, we are extending support for those models unt
いまからわかる！ChatGPT活用プログラミング ChatGPT APIのFunction callingを使って、請求書の構造化データを抽出する 先月、OpenAIからFunction calling（関数呼び出し）機能がリリースされました。これが何なのか、何のために使うべきなのか、ちょっと見ただけでは分かりづらいと思います。 今回は請求書から情報抽出をするというよくありがちなケースを題材に、Function callingの利便性を示してみます。 Function callingとは OpenAIが2023年6月13日にリリースしたChat APIの追加機能です。主にできることとして以下の3つが挙げられています。 外部ツールを呼び出して質問に答えるチャットボットを作成する 自然言語を内部APIの呼び出しやSQLに変換する テキストから構造化データを抽出する たとえば天気予報と血液型
GPT-4, GPT-3.5 の API を利用して JSON だけ生成する (Function calling)
先日 OpenAI API のアップデートが以下のように発表されました。 一番の注目は Function calling じゃないでしょうか？ 名前から「関数を呼び出せるのかな？」と一番最初に想像しちゃいますが、この機能の革新的な部分は「JSON を作成してくれる」ところだと思っています。 JSON を作れると嬉しいことがいっぱいありますね！ ダミーデータの作成 生成した JSON をそのままレスポンスとして返すエンドポイントの作成 テストとしても良い 関数や外部 API の呼び出し 今までは難しかった JSON の作成 今まで、JSON を作成してもらうにあたって gpt-3.5-turbo を用いて JSON を作成させようとするとほぼ失敗していました。それで gpt-4 のモデルを利用して JSON を作成させますが、このモデルはほとんど正確になる一方で処理速度がかなり遅くなる点がネ
【速報 : OpenAI APIがアップデートされました！！】GPT-4, GPT-3.5の0613版がリリース / GPT-3.5のコンテキスト長が4倍に / 新機能Function callingも追加 | DevelopersIO
Embeddings APIはベクトル化したデータを作成するために使用されることも多いため、料金が75%安くなったことは嬉しいですね。 こちらは現時点で記載のものですので、料金情報は公式のページの方も必ずご確認ください。 Function calling Function callingは開発者向けとしては目玉の機能追加だと思います。 自身で定義した処理を組み込んだチャットが実現できる機能となっています。 文字での説明はちょっと難しいので、詳細は以降の試してみるでご説明致します。 試してみる それでは実際に動かしてみます。 環境 Google Colaboratoryを使います。 !python --version Python 3.10.12 openaiライブラリを入れておきます。 !pip install openai !pip freeze | grep -e "openai" o
OpenAIのGPTの真骨頂とも言える機能が「Function calling」ですFunction callingの凄さは、「AIとの自然な会話で様々なソフトウェアを扱えるようになる」点にあります。 とてつもなくすごいことなのですが、ChatGPTと違って利用するのにプログラミングが必要なため、いまいち凄さが伝わっていない感があります。 本記事は、Function callingをノーコードでサクッと動かし、その凄さを体感してもらうための記事です。 ※本記事は、会話型AI構築プラットフォームmiiboを開発する、株式会社miiboの提供です。 どんな事ができるのか？例えばこんなことができます。 ・AIチャットボットとブレストした内容をNotionで記事化しておいてもらう ・AIチャットボットにSNS発信内容を考えてもらい、ツイートをしてもらう ・AIチャットボットが受け付けたお問い合わせ
Function callingでダジャレ評価関数を作る
Function callingについて Chat Completions APIにFunction callingという機能が追加されて、入力テキストから実行する関数とパラメーターを生成できるようになった。 これによって開発者は Completions API(1回目)から返された関数とパラメーターを使って独自の処理を実行する 処理結果をCompletions API(2回目)にrole=functionにJSONでシリアライズして送信する APIからの応答テキストをユーザーに返す というフローが可能になる。 なので、ヘッドレスなChatGPT pluginsのように機能する(LangChainなどで連携方法を試行錯誤していた部分が一部取り込まれたともいえる)。 他の用途としては、「関数とパラメーターを生成」の部分のパラメーターをJSON Schemaとして指定できるので、プロンプトから
GPTのFunction callingを使って自然言語が新たなインターフェースになるかを試してみる | DevelopersIO
GPTのAPIに新機能「Function calling」が追加され、ユーザーの自然言語入力に応じて特定の機能を呼び出し様々なツールとの連携が可能になりました。この記事ではFunction callingを利用して、自然言語がインターフェースになるかの可能性を探ります。 はじめに Function callingという機能がGPTのAPIに新たに追加されました。 Function callingはざっくりいうとユーザーが入力した文字列に応じて特定の関数を呼び出すことができる機能です。 例えば、ユーザーの入力が「Tannerに来週の金曜空いてるか日程調整のメールおくっといて！」だった場合、勝手にGmailを開いてメールを送信する関数を呼び出して処理を実施してくれたり、「5/20のタクシー代600円で経費登録しておいて」と記載すると勝手に経費登録を行う関数が処理を行ってくれるようなイメージです
Dify v1.0.0 で新登場したエージェントノードで Function Calling を実行 - Taste of Tech Topics
1. はじめに こんにちは、りょうたです。 先週、ついに待望のDify v1.0.0が正式リリースされて、生成AIを利用したサービスや基盤開発に関わる身として大変ワクワクしております！ github.com 本バージョン注目の機能として、エージェントノード と プラグインシステム が導入されています。 エージェントノードとは、予め定義されている「エージェント戦略」を用いて、質問に応じたツールの呼び出しや複数ステップにわたる推論を自動的に実行する、新しいノードです。 今回は、Dify公式が出しているエージェンティック戦略を用いて、チャットフローを作成してみます。 1. はじめに 2. エージェントノードとは 2.1. 基本的な機能 2.2. 従来のワークフローで実現しようとした際との違い 2.3. Difyアプリの「エージェント」との違い 3. エージェントノードを使ってみた 3.1. フロ
Azure OpenAI Service で、Function calling を試してみる - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 台風が接近していて、外出の予定と重ならないかドキドキしています。 今回は、Azure OpenAI Service（以下、Azure OpenAIと記載します）で7月から利用できるようになった「Function calling」を試してみます。 Function callingとは、実行可能な関数を予め定義しておき、自然言語から実行すべき関数と引数を特定してくれる機能です。 OpenAIのAPIで、6月にリリースされた機能ですが、それがAzure OpenAIでも利用できるようになりました。 この機能のポイントは、「関数を呼び出す」ことではなく、「呼び出す関数（とその引数）を特定してくれる」ことにあります。 （名前が「Function calling」なのに、ややこしいですね） Azure OpenAIの利用開始方法とAPIの呼び出し方については、前回の記事を参考
OpenAIのFunction Callingを使って自然言語でツールの操作をする - きしだのHatena
先週、OpenAIから、APIでの返答に関数呼び出しのパラメータを返してくれるFunction Callingが発表されました。 試してみると結構たのしかったのでまとめてみます。 解説動画はこちら youtu.be とりあえず、こんな感じ。 OpenAIのFunction Callingでツール操作を試すやつ、GPT-4だとかなり文脈を理解してくれるし、位置関係も結構ただしく扱ってくれる。しかし遅い。 pic.twitter.com/nkijZpcnP6— きしだൠ(K1S) (@kis) 2023年6月19日 用意したのは３つの関数。 set_position(id, left, top) set_size(id, width, height) set_color(id, color) で、その割に、「中央に」だとか「隣に」だとか、コンテキストを踏まえて座標などを計算して関数を呼び出して
[初心者向け]AWS LambdaでOpenAI API のFunction Callingを試してみた | DevelopersIO
はじめに OpenAI API のFunction Callingを触ったことがなかったため、AWS Lambdaを使いを試してみました。 Function Callingとは、ユーザーから受け取った入力から、事前に定義した呼び出すべき関数を判断して、関数の入力形式通りにJSON形式で出力する機能です。 メリットとしては、指定した型に沿ってJSON形式で出力してくれるため、外部ツールとの連携が容易な点です。 Function Callingでない場合、指定した型に沿ってJSON形式で出力するように、プロンプトを工夫する必要があったり、ユーザーの入力によっては、指定していない型で出力される可能性があります。。 ちなみに、Function Callingの動きや仕組みは、下記の記事が分かりやすかったのでご参考ください。 OpenAIアカウントAPIキーの発行 OpenAIアカウント作成後、AP
OpenAI APIであらゆるジャンルのクイズを無限に作る（Function Calling、JSON Mode） - Qiita
OpenAIのChat Completion APIを使って、あらゆるジャンルのクイズを無限に作るクイズAPI1を作ってみました。利用するためには、OpenAIのAPIトークンが必要です。 PythonのStreamlitで作ったデモアプリの中で使っています。 クイズのデータ形式 ジャンルを指定すると、Chat Completion APIを使って、次のようなJSON形式の4択クイズデータを生成します。次の例はジャンルにPythonを指定した結果です。 { "questions": [ { "question": "Pythonの特徴でないものはどれ？", "options": ["動的な型付けを採用している", "クラスベースのオブジェクト指向プログラミング言語である", "セミコロンが必須である", "インデントによるブロック表現が特徴的"], "answerIndex": 2 },
[OpenAI] Function callingで遊んでみたら本質が見えてきたのでまとめてみた | DevelopersIO
ChatGPT、皆さん遊んで活用してますか！？ 0613のモデルと並んで発表されたFunction callingの機能を使って遊んでみました。 「自然言語でリクエストを投げつければ内部で関数が実行されて正確な計算ができる！？」みたいな雑すぎる理解しかしていなかったので、 どんなことができるのかな？と思って試してみました。 試してみた結果、Function callingは関数を実行してくれる機能じゃない！（極論）ということがわかったので、 その辺について考察してみたいと思います。 前提として、OpenAI APIを用いたChatGPTの利用方法については基本を理解しているものとしています。 具体的には、以前私が書いたこのブログの内容が何となく理解できてれば十分だと思います。 [初心者向き] OpenAI APIを使ってPythonでChatGPT遊びするための最初の三歩くらい また、こち
概要 OpenAI の Chat Completions API に Function Calling と呼ばれる新しい機能が追加されました。これを使うと、JSON Schema で指定した型に従う JSON 文字列を GPT が返してくれます。（ただし 100% valid な JSON が返る保証は無い） 特にライブラリに頼らずに Function Calling を利用しようとすると、 JSON Schema を書く OpenAI API にリクエスト 返ってきた JSON 文字列をパースして検証する というステップが必要になって面倒ですが、Zod のスキーマさえ書けば 1, 3 の手間を省きつつ型安全に実装することができます。 目指す姿 import { z } from "zod"; // 手動でコードを書くのは関数の名前、説明文、Zod スキーマの部分だけ const func
Azure OpenAI ServiceのFunction callingを使って自然言語でGoogleカレンダー操作
こんにちは、Happy Elements 株式会社でエンジニアをしておりますryoooです。 先日、以下の記事で弊社における社内ルール等に対するチャットシステムをご紹介いたしました。 Function calling機能を使って、こちらのチャットツール上で自然言語でGoogleカレンダーを操作する機能を追加しましたので、本記事では実装時の工夫を紹介させていただきます。 この機能により、以下のようなことが可能となっています。 自然言語でカレンダー予定を作成 自然言語でカレンダー予定を取得 Function callingとは 簡単にいうとGPT-4に対して「あなたはこういう関数を利用できるから、利用したい場合は引数をレスポンスしてね」と伝えて、GPT-4とバックエンドサーバーで何度かやり取りをしながら、ユーザーの要求を解決していく仕組みです。 (参考) Microsoftのドキュメント ht
OpenAI が公開した Function Calling の API を使用すれば、定義した関数の情報を渡すことで、自然言語からどの関数を使用すべきかどうかを判定し、引数も json スキーマに従ってレスポンスしてくれます。 この情報を使って API クエリを実行し、レスポンスを元に UI を動的にレンダリングすれば、自然言語から UI が描画され面白いのではないかと思い実践してみました。 この例では、Function として OpenWeatherMapと REST Countriesを定義しています。 その他にも世界銀行の人口データからチャートを表示したりと、自然言語とコンピューター言語の融合がますます進みそうでかなりワクワクしました。 やりかた 今回は Next.js (App Router) と Vercel AI SDK を使用しました。全体的な実装は GitHub に載せてい
ローカルLLMのチューニングに奮闘されているsaldraさんが、ご自身が運営されているDiscordコミュニティに、Function callingのアイデアを募る投稿をされていました。サンプルコードも貼ってくださったので、早速試してみることにしました。 ローカルのAIから逃げずに立ち向かうDiscordサーバー、参加人数160人突破してました🎉 新しいモデルやデータセット報告、ファインチューニング人柱レポ、イベントレポなどあるから見るだけでも楽しいかも・・・？ https://t.co/tbQ7zohekV — saldra(サルドラ) (@sald_ra) May 28, 2023 様々な使い方が考えられる夢の機能であるFunction callingですが、趣味で小説を書く私としては、小説の分析に使えないかなと思いました。例えば、もうパブリックドメインになった古典小説を解析して要素
Gemini API の Function Calling 機能で LLM Agent を実装する
LLM Agent 入門 データ処理パイプラインと LLM Agent の違い Google Cloud の Gemini API には Function Calling 機能が実装されており、基盤モデルの Gemini に「外部 API を利用して回答に必要な情報を収集する」という動作が追加できます。ここでポイントになるのは、「どの API をどのように使用すれば回答に必要な情報が得られるか？」という部分を Gemini 自身に考えさせるという点です。これを利用すると、いわゆる LLM Agent が実装できます。 集めるべき情報の種類や処理の手順があらかじめ決まっている場合は、LLM によるテキスト生成を組み込んだデータ処理パイプラインを実装する方が安定的に動作する（期待する結果が確実に得られる）はずですが、特定の手順を前提としない柔軟な処理を実現する際は LLM Agent が向いて
Azure OpenAI にもFunction Callingの機能がきたんですって！ | DevelopersIO
Azure OpenAIにも本家OpenAIで人気だったFunction Callingの機能が使えるようになりました。 こちらのブログでも紹介されています。 Function calling is now available in Azure OpenAI Service API Referenceは日本語の更新はまだされておらず、英語で表示すると、Chat completionsの項目に2023-07-01 preview Swagger specの記載もあります。（2023年7月21日 日本時間15:00現在） Azure OpenAI Service REST API reference 2023-07-01-preview Swagger spec 追記） このFunction callingは、0613バージョンのgpt-35-turboとgpt-4で利用可能です。 0301バ
ChatGPT APIの新機能 Function calling についてTodoリストを使って実践的に紹介｜ChatGPT研究所
6月13日から、Function calling と呼ばれる新機能により、ユーザー（開発者）が ChatGPT Plugin のような機能を比較的簡単に実装することができるようになりました。 ただし、関数の実行自体は開発者側で制御する必要があります。 最新のモデル（gpt-3.5-turbo-0613とgpt-4-0613）は、（入力に応じて）関数を呼び出すべきタイミングを検出し、関数に準拠したJSONで応答するようになっています。 この機能には、潜在的なリスクも伴います。ユーザーの代わりに世界に影響を与えるアクション（電子メールの送信、オンラインへの投稿、購入など）を行う前に、ユーザー確認フローを構築することを強くお勧めします。 関数呼び出しにより、モデルから構造化されたデータをより確実に取得することができます。例えば、次のようなことができます： 外部API（ChatGPT Plugin
「OpenAI API」の新機能「Function Calling」を試したので、まとめました。 1. Function Calling「Function Calling」は、開発者が事前に関数の定義を指定しておくことで、モデルが必要に応じて実行する関数とその引数を選択できるようにする機能です。 例えば、「東京の天気は？」という質問は、モデルだけでは現在の天気がわからないため正解を返すことができません。開発者が事前に天気情報の関数の定義を指定しておくことで、モデルは天気の質問があった際にその関数を呼ぶことを選択し、その関数の実行結果を使って正解を返すことができるようになります。 2. Function Callingの処理の流れ「Function Calling」の基本的な処理の流れは、次のとおりです。 (1) ChatCompletionでユーザー入力と関数の定義を送る 必要に応じて、関
Amazon Bedrock の Tool Use（Function Calling）でプロンプトに応じて処理を振り分ける - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは一史です。 最高気温も10℃を下回る日も出てきて、外出する際には、マフラーをするようになりました。 皆様も体調にはお気を付けください。 さて、OpenAIのChatGPTではFunction callingという会話の流れからAIが判断して関数（メソッド）を呼び出す機能がありますが、Amazon BedrockでもTool Useという機能により関数呼び出しをすることができます。 docs.aws.amazon.com 今回はこのTool Useを使って、旅行プランの提案・予約を行う生成AIチャットを作ってみます。 AIエージェントで実現されるような内容ですが、ToolUse（Function calling）が実際にどのように使えるかを生成AIチャットを作り、見ていきます。 はじめに 概要 Tool Useとは Tool Use は何をしてくれるのか Tool Use
より高速に効率的にFunction callingを実行できる！！OpenAI DevDayで発表されたFunction callingの並列実行について試してみた。 | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回は前回の記事で書ききれなかった「Function callingの並列化」にフォーカスして試してみます。 機能の概要 Function callingが更新され、1つのメッセージで複数の関数を呼び出すように動作するようになりました。（正確には複数呼び出すようにレスポンス側に指示が来ます） Function calling / Parallel function calling - OpenAI API こちらはgpt-4-1106-previewとgpt-3.5-turbo-1106で使用可能です。 また、Function calling自体の精度も向上され、正しい関数パラメータを返す可能性が高くなっているようです。 上記の公式ガイドでは並列的なFunction callingの例として、例え
Amazon ConnectとLexでのコールセンター向けAIチャットボットで、Function Callingを利用し、発話内容から必要な情報を補正しつつJSON形式で抽出してみた | DevelopersIO
Amazon ConnectとLexでのコールセンター向けAIチャットボットで、Function Callingを利用し、発話内容から必要な情報を補正しつつJSON形式で抽出してみた はじめに Amazon ConnectとAmazon Lexを組み合わせて、コールセンター向けのAIチャットボットを作成しました。その中でFunction Callingを利用し、発話内容から必要な情報をJSON形式で抽出する方法について記事にまとめました。 Function CallingはAI（GPT-4などのモデル）が事前に定義された特定の関数を実行し、その結果を返す機能のことを指します。例えば、ユーザーから受け取った入力から、必要な情報を抽出しJSON形式で出力することが可能です。 ユーザーの発話からFunction Callingで必要な情報のみを抽出してJSON形式に変換後は、要件に応じて抽出内容
Function calling is now available in Azure OpenAI Service | Microsoft Community Hub
Function calling is now available in Azure OpenAI Service and gives the latest 0613 versions of gpt-35-turbo and gpt-4 the ability to produce structured JSON...
OpenAIのChat APIに追加されたFunction callingを使ってみる | 豆蔵デベロッパーサイト
2023-06-13にOpenAIからGPT-3.5-turboとGPT-4のアップデートに加えて、Function callingという機能をAPIに追加したと発表しました。 OpenAI Blog - Function calling and other API updates 最初はAPI内で任意の関数呼び出しが実行できるようになるのかと思いましたが、よく読んでみるとコンテキストに応じて実行する(または実行しない)関数を選択し、その関数シグニチャーに従ったパラメータを作成してくれるものです。 ChatGPTプラグインは、コンテキストに応じてプラグインAPIを選択して実行してくれますが、Function callingは実行の直前(関数選択とパラメータ準備)までを手配してくれる感じでしょうか。 ここではこのFunction callingを実際に使ってみます。 Information2
OpenAI APIのFunction callingで関数が呼ばれる条件を確認してみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業統括部の山本です。 今日（6/14）にOpenAI APIがアップデートがされました。この記事では、新しい機能であるFunction callingについての簡単な解説と、渡したfunctionが実行される条件について簡単に調べてみた内容について記載します。 早速、中村さんが速報の記事を書かれているので、他のアップデートの詳細が気になる方はこちらをご覧ください。 https://dev.classmethod.jp/articles/openai-api-gpt-update-ver-0613/ Function callingとは 通常、LLMは学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問や指示には回答できません。その対策として、ChatGPT pluginsやLangChainのToolなどのように、外部から情報を取得できるようにすることで、そういった質問や
前の記事 wllama（Wasm binding for llama.cpp）を使ってローカルLLMを使ったダッシュボードを作った リポジトリ 実装したこと マルチプロンプト Chat — System + User を結合し、ストリーム出力（ask() in Chat.tsx） OpenAI 互換 Function Call — tools 配列 → tool_calls JSON（weatherTool 切替トグル） DL 進捗バー — initProgressCallback で重みロード％を表示（エンジン初期化ブロック） クライアントキャッシュ削除 — IndexedDB & CacheStorage をワンクリックで削除（clearCache()） モード切替 UI — ラジオボタンで Chat / Function を選択（Chat.tsx 冒頭 JSX） 内部構成 実行パス
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【OpenAI】Function calling について LangChain Agent と比較しながら試してみた - Qiita
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Function callingはどれくらい正しくレストラン予約できるのか？ - ABEJA Tech Blog
はじめに こんにちは、ABEJAでデータサイエンスグループに所属している今井です。ABEJAアドベントカレンダー2023の20日目の記事です。 OpenAIのAPIには、チャットアプリケーションを作る際に役立つfunction callingという機能がありますが、かねてから「どれくらいfunction callingは精度良く呼び出されるのだろうか？」と思っていました。 今回の記事では、上記の疑問に答えるべくfunction callingの呼び出し精度をレストラン予約のシナリオを題材に定量的に評価してみたので、その内容についてご紹介したいと思います。 以下の順序で内容を説明していきます。 はじめに Function callingについて Function callingの使用イメージ Function calling評価のモチベーション 評価用データセット データセットの概要 レスト
はじめに ChatGPTの肝になる機能の一つが Function Calling です。これはLLMで質問の内容を解析して、必要な関数を呼び出すというものです。 「必要な関数」 をどのように判定しているかといえば、それは関数の説明文から判断します。今までもキーワードに応じて何かの処理をするようなプログラムは良くあったと思いますが、LLMの強力な言語処理能力を使うことで 「呼び出すべき関数」 と 「適切な引数」 を自動的に判定してくれます。SiriやAlexaみたいなツールが簡単に作れちゃいます。 今回はそのFunction callingをLangChain経由で使って天気予報APIをAITuberの「紅月れん」から呼べるようにしたので、その試行錯誤等を載せておきたいと思います。 なお、AITuber自体の作り方やLLMに関する全般的な話は下記の記事で取り扱っていますので、良ければ読んでみ
本記事のサンプルコードは執筆時点の最新バージョンのAPIとライブラリで検証しています。 特にOpenAI関連のアップデートは頻繁に行われるため、記事閲覧時点の最新バージョンではメソッドやパラメータが変更されている可能性があります。 実際に試す際は最新の公式ドキュメントも併せてご確認ください。 本記事で紹介するfunctionsプロパティは本家OpenAIで非推奨になりました。今後はtoolsプロパティの使用が推奨されています。 今すぐにではないですが、Azure OpenAIもそれに追従する可能性が高く、最新のAPIバージョンではtoolsプロパティが追加されています。 toolsプロパティはFunction Callingの上位互換なので、基礎的な知識として本記事で紹介している内容は無駄ではありませんが、今後に備えて以下のtoolsプロパティの使い方も併せてご覧ください。 https:/
OpenAIによるChat APIの新機能Function callingをPythonで使ってみた - Qiita
Supershipの名畑です。Dr.STONEは分割2クールなのですね。1期、2期も面白かったけれど、今回の3期はさらに面白い。何度涙腺が緩んだことか。さて、10月まで秒数をカウントしますかね……。 はじめに OpenAI（ChatGPTの提供元）によるChat APIについてまた書かせていただきます。 先日Function calling and other API updatesにて、APIのアップデートが告知されました。 アップデート内容の一つであるFunction calling(関数呼び出し)が話題になっておりますが、こちらについて私も遅ればせながら試してみたので記事として残します。 Function callingにおける一連の流れを順次説明してまとめていますので、皆様の理解に繋がると嬉しいです。 Chat API自体が初耳という方は過去の記事「OpenAIのChat API(
OpenAIのFunction calling機能を活かした、LangChainの新機能Taggingを試す｜はまち
⚡️Tagging Specify a schema and tag a document with those attributes As opposed to Extraction, this extracts only one instance of that schema so its more useful for classification of attributes pertaining to the text as a whole Docs: https://t.co/HUMn92Z2V8 pic.twitter.com/mv3wXqcSIG — Harrison Chase (@hwchase17) June 16, 2023 Tagging機能OpenAIのFunction calling機能を活かした、LangChainのTagging(tags)機能を試してみます
自作したChatGPT規格のプラグインをFunction callingを使って呼び出す方法 - Qiita
まえがき 前回、ChatGPT規格のプラグイン開発に触れてみました。 プラグインの呼び出し元であるAIオーケストレーションにはLangchainを採用して色々と試していましたが、エラーになる確率の方が高かったです、、。 Microsoftが掲げるCopilot stack × Pluginsの全体像に対して、前回行った内容を当てはめると以下のようなイメージでしょうか。 自作のプラグインを作成 Langchainから自作のプラグインを呼び出す プラグイン連携はOpenAPI仕様に基づく もう少し具体的な図で示すと以下のようなイメージです。 ※プロンプトチューニングなどはしていないので精度向上の余地は十分に残されています。 具体的には、リクエスト先のURLが間違っていることが多かったですね。 そこを調整してあげればなんとかなりそうな印象でした。 プラグインとして2つの機能を用意していました。
OpenAIがChatGPTを更にパワーアップ！「Function Calling」の使い方とは？ - Qiita
ChatGPTにFunction Callingという機能が実装されました。 以下のページに該当機能の説明と例が書かれていましたので、それについて独自解説してみます。 概要 まずは図解 まずは利用イメージをざっくり図解してみます。 利用イメージのステップ Function callingは大きく3つのステップに分かれます。 ① ユーザの質問からどの関数を呼ぶかをChatGPTに決めてもらう ② chatGPTが決めた関数を呼び出して処理実行 ③ 関数の実行結果と最初の質問をChatGPTに渡して回答を生成する 図解をするとこんな感じです。大雑把にいうと、はじめに関数の仕様とメッセージを渡してどの関数を実行するか決めてもらい、指示通りに処理を実行した後でもう一度返答のメッセージを作ってもらうと言った、複数回の呼び出しが前提となります。これは先月くらいにリリースされた、ChatGPT plug
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【ChatGPT】新機能「Function calling」が凄すぎた - Qiita
OpenAI Function callingで複雑なタスクを簡単に実現 - Qiita
Function calling and other API updates
ChatGPT APIのFunction callingを使って、請求書の構造化データを抽出する | gihyo.jp
「GPT-4の真骨頂」Function callingをプログラミングなしで使い倒す方法｜maKunugi
OpenAI Function Calling を Zod + TypeScript で型安全に扱う - Qiita
Microsoft、「Visual Studio」の「GitHub Copilot」新機能トップ5を発表【Ignite 2024】／「Function Calling」や、画像付きの指示によるコードを更新など
ChatGPTのFunction CallingでUIを動的レンダリングしたら楽しかった
OpenAIのFunction callingで小説の解析をしてみる｜松note
OpenAI API の Function Calling を試す｜npaka
WebLLMを使ってブラウザ完結かつローカルLLMでFunction callingを試してみる
Function calling の延長線上で MCP を考察 - Qiita
LangChainとFunction callingで天気予報APIを呼び出す
Azure OpenAIでFunction Callingを使う！