Академия OpenAI на русском

OpenAI Function Calling (Tools): Интеграция API — Руководство

Для разработчиков
Чему вы научитесь
~58 минут просмотра
💡
Что такое Function Calling (Tools API): Поймете, как модели OpenAI выбирают нужную функцию и генерируют JSON с аргументами для ваших API, не выполняя код напрямую. Узнаете основные сценарии использования: от вызова внешних API до извлечения структурированных данных.
⚙️
Механика Работы: Разберете пошаговый цикл вызова функций: определение схемы (`tools`), передача в Chat Completions API, получение JSON от модели, выполнение функции в вашем коде и (опционально) возврат результата модели для формирования ответа.
🎯
Повышение Точности и Надежности: Освоите ключевые практики: написание четких описаний функций и параметров, использование перечислений (enum), создание функций-фолбэков (на случай неопределенности), правильное промптирование и оценка (evals) результатов.
🚀
Применение в Продакшене (Multi-Agent & RAG): Изучите архитектуру многоагентных систем (агент-маршрутизатор L0, агенты L1) и как использовать RAG (Retrieval-Augmented Generation) для хранения сложных инструкций/workflow вместо десятков явных функций, чтобы справиться с большим количеством инструментов.
Нужно, чтобы ИИ-ассистент на OpenAI не просто генерировал текст, а вызывал ваши API и работал с реальными данными? Это практическое видео по Function Calling (или Tools API). Показываем, как описать функции с помощью JSON Schema, чтобы модель их поняла, как работает полный цикл вызова, и главное — как добиться стабильных и точных результатов. Разбираем лучшие практики: подробные описания, Enum, RAG, multi-agent подходы и обработку ошибок. Без воды, для разработчиков.

Словарь терминов

Agent (Агент): В контексте ИИ — система (обычно на базе LLM), способная воспринимать окружение, принимать решения и выполнять действия для достижения цели. Часто использует инструменты (Function Calling).

API (Интерфейс Прикладного Программирования): Способ взаимодействия программ друг с другом. Здесь — интерфейс для работы с моделями OpenAI.

Arguments / Parameters (Аргументы / Параметры): Входные данные, которые принимает функция для своей работы. Модель генерирует их в формате JSON при вызове функции.

Chat Completions API: Основной API OpenAI для работы с диалоговыми моделями (GPT-3.5, GPT-4), через который реализуется Function Calling.

Cookbook (Сборник Рецептов OpenAI): Репозиторий с практическими примерами кода и руководствами по использованию различных возможностей OpenAI API.

DataCamp: Образовательная онлайн-платформа, где упоминался курс по Function Calling.

Enum (Перечисление): Способ ограничить возможные значения для параметра функции, указывая допустимый список вариантов (например, размеры 'S', 'M', 'L'). Повышает надежность.

Evals (Оценки): Процесс и фреймворк для систематического тестирования и оценки качества работы ИИ-моделей и приложений, включая точность вызова функций.

Fallback Function (Функция-фолбэк): Запасная функция, которую модель может выбрать, если не уверена в основном действии или если запрос пользователя неясен (например, "задать уточняющий вопрос" или "передать человеку").

Fine-tuning (Тонкая настройка): Процесс дообучения базовой модели OpenAI на ваших собственных данных для улучшения ее производительности в специфических задачах, например, для более точного выбора нужной функции из большого списка.

Function Calling (Вызов Функций) / Tools API: Механизм, позволяющий модели Chat Completions API выбрать одну или несколько предопределенных разработчиком функций (инструментов) и сгенерировать структурированные данные (JSON) с аргументами для их вызова во внешнем коде. Модель сама код не выполняет.

JSON (JavaScript Object Notation): Легковесный текстовый формат обмена данными. Используется для определения схемы функций и для возврата аргументов моделью.

JSON Schema: Стандарт описания структуры JSON-данных. Используется для формального определения параметров функций, их типов и обязательности для Function Calling.

LangChain: Популярный фреймворк для разработки приложений на базе LLM, включая создание и управление агентами.

Multi-Agent System (Многоагентная система): Архитектура, где несколько специализированных ИИ-агентов взаимодействуют для решения сложной задачи (например, агент-маршрутизатор L0, агенты-исполнители L1, система с человеком L2).

NER (Named Entity Recognition / Распознавание Именованных Сущностей): Задача извлечения из текста именованных сущностей (имена, организации, даты, места). Function Calling может использоваться для структурированного извлечения.

Parallel Function Calling (Параллельный вызов функций): Возможность модели за один ответ запросить вызов нескольких функций одновременно (поддерживается только синтаксисом tools).

Prompt (Промпт / Подсказка): Входные данные для модели, включающие инструкции (системный промпт) и историю диалога, которые направляют ее ответ.

Prompt Injection (Атака на промпт): Попытка заставить модель игнорировать исходные инструкции и выполнить вредоносные или нежелательные действия с помощью специально сконструированного пользовательского ввода. Function Calling может частично снизить риск.

RAG (Retrieval-Augmented Generation / Генерация с Привлечением Данных): Подход, при котором модель перед генерацией ответа получает релевантную информацию из внешней базы знаний (найденную по запросу пользователя). Используется для повышения точности и предоставления актуальных данных, а также как альтернатива определению множества функций (инструкции хранятся в базе знаний).

System Prompt (Системная подсказка): Часть промпта, задающая модели ее роль, контекст и общие инструкции по поведению. Может использоваться для напоминания о доступных инструментах.

Tokens (Токены): Единицы, на которые разбивается текст при обработке моделью (слова, части слов, символы). От количества токенов зависит стоимость и ограничения контекстного окна. Определения функций (tools) также потребляют токены.

tool_choice: Параметр в Chat Completions API, позволяющий управлять выбором функции моделью (автоматически, принудительно вызвать конкретную функцию, не вызывать функции).

Context Window (Контекстное окно): Максимальный объем информации (в токенах), который модель может учитывать одновременно (включая промпт, историю диалога и определения tools).

Полезные ссылки

Документация OpenAI:
  • Function Calling Guide: Основное руководство по использованию вызова функций (Tools API).
  • Chat Completions API: Справочник по API, где используются tools и tool_choice.
  • Fine-tuning Guide: Руководство по тонкой настройке моделей OpenAI.
  • OpenAI Evals Framework (GitHub): Фреймворк для оценки моделей и приложений.
  • Models (Context Limits): Информация о моделях и их ограничениях контекстного окна.

OpenAI Cookbook (Примеры кода):

Внешние ресурсы:
  • JSON Schema: Официальный сайт стандарта JSON Schema.
  • LangChain Documentation: Документация фреймворка LangChain
  • DataCamp: Образовательная платформа
🚀
Доступ к API ведущих AI-моделей из России
Интегрируйте GPT-4o, Claude 3, Midjourney, Gemini и другие нейросети в ваши проекты. Стабильный доступ без VPN, оплата в рублях, договор и закрывающие документы для юрлиц.
Подробнее о API и тарифах