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).
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:
OpenAI Cookbook (Примеры кода):
Внешние ресурсы:
- 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):
- Cookbook Home: Главная страница сборника рецептов.
- How to call functions with chat models: Базовый пример Function Calling.
- Fine-tuning for function calling: Пример тонкой настройки для улучшения выбора функций.
- How to count tokens with tiktoken: Как рассчитать количество токенов (важно для понимания лимитов).
Внешние ресурсы:
- JSON Schema: Официальный сайт стандарта JSON Schema.
- LangChain Documentation: Документация фреймворка LangChain
- DataCamp: Образовательная платформа