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Dominando la Llamada a Funciones de OpenAI: Una Guía para Salidas Estructuradas de IA

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Este artículo proporciona un tutorial completo sobre el uso de la característica de Llamada a Funciones de OpenAI para generar salidas estructuradas a partir de GPT-3.5-Turbo. Demuestra cómo definir funciones personalizadas, integrarlas con la API de OpenAI y aprovechar la llamada a funciones para lograr resultados consistentes y predecibles. El artículo incluye ejemplos prácticos, fragmentos de código y explicaciones de conceptos clave, lo que lo convierte en un recurso valioso para desarrolladores interesados en construir aplicaciones de IA con salidas de datos estructurados.
  • puntos principales
  • ideas únicas
  • aplicaciones prácticas
  • temas clave
  • ideas clave
  • resultados de aprendizaje
  • puntos principales

    • 1
      Proporciona una explicación clara y concisa de la característica de Llamada a Funciones de OpenAI.
    • 2
      Incluye ejemplos prácticos y fragmentos de código para ilustrar los conceptos.
    • 3
      Demuestra cómo definir funciones personalizadas e integrarlas con la API de OpenAI.
    • 4
      Destaca los beneficios de la Llamada a Funciones para generar salidas consistentes y predecibles.
  • ideas únicas

    • 1
      Explica las limitaciones de usar GPT-3.5-Turbo sin la Llamada a Funciones y cómo la Llamada a Funciones aborda estas limitaciones.
    • 2
      Demuestra cómo usar múltiples funciones personalizadas dentro de la API de OpenAI.
    • 3
      Muestra cómo construir un resumidor de texto estable utilizando la Llamada a Funciones.
  • aplicaciones prácticas

    • Este artículo proporciona orientación práctica sobre el uso de la característica de Llamada a Funciones de OpenAI para construir aplicaciones de IA que generan salidas de datos estructurados, lo que lo convierte en un recurso valioso para desarrolladores que buscan mejorar la confiabilidad y consistencia de sus modelos de IA.
  • temas clave

    • 1
      Llamada a Funciones de OpenAI
    • 2
      GPT-3.5-Turbo
    • 3
      Salida de Datos Estructurados
    • 4
      Funciones Personalizadas
    • 5
      Desarrollo de Aplicaciones de IA
  • ideas clave

    • 1
      Proporciona una guía completa sobre el uso de la característica de Llamada a Funciones de OpenAI.
    • 2
      Incluye ejemplos prácticos y fragmentos de código para ilustrar los conceptos.
    • 3
      Demuestra cómo construir un resumidor de texto estable utilizando la Llamada a Funciones.
  • resultados de aprendizaje

    • 1
      Entender el concepto de la característica de Llamada a Funciones de OpenAI.
    • 2
      Aprender a definir funciones personalizadas e integrarlas con la API de OpenAI.
    • 3
      Ganar experiencia práctica utilizando la Llamada a Funciones para generar salidas estructuradas.
    • 4
      Explorar casos de uso avanzados para la Llamada a Funciones, como construir un resumidor de texto estable.
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contenido avanzado
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Introducción a la Llamada a Funciones de OpenAI

La llamada a funciones de OpenAI es una característica poderosa que permite a los desarrolladores generar datos JSON estructurados a partir de modelos de lenguaje como GPT-3.5-Turbo y GPT-4. Esta capacidad aborda el desafío común de salidas de texto inconsistentes e impredecibles en aplicaciones de IA. Al definir funciones personalizadas, los desarrolladores pueden guiar a la IA para producir respuestas específicas y estructuradas, facilitando la integración del contenido generado por IA en diversas aplicaciones y flujos de trabajo.

Configuración de la API de OpenAI

Para comenzar con la llamada a funciones de OpenAI, necesitarás configurar la API de OpenAI. Este proceso implica obtener una clave API y configurarla en tu entorno de desarrollo. Es importante tener en cuenta que OpenAI ya no ofrece créditos gratuitos a nuevos usuarios, por lo que necesitarás comprar créditos para usar la API. Una vez que tengas tu clave API, puedes instalar la biblioteca de Python de OpenAI e inicializar el cliente usando tu clave API.

Uso de OpenAI Sin Llamada a Funciones

Antes de sumergirte en la llamada a funciones, es útil entender las limitaciones de usar la API de OpenAI sin esta característica. Al extraer información de texto sin la llamada a funciones, la salida puede ser inconsistente. Por ejemplo, al procesar descripciones de estudiantes, la API podría devolver diferentes estructuras o formatos para información similar, lo que dificulta la construcción de aplicaciones confiables.

Implementación de la Llamada a Funciones de OpenAI

La llamada a funciones te permite definir funciones personalizadas que especifican la estructura y el tipo de información que deseas extraer. Al crear una definición de función con parámetros y descripciones, puedes guiar a la IA para generar salidas JSON consistentes. Este enfoque mejora significativamente la confiabilidad de la extracción de información y asegura que la salida siga una estructura predefinida, facilitando su procesamiento y uso en aplicaciones.

Creación de Múltiples Funciones Personalizadas

Uno de los aspectos poderosos de la llamada a funciones de OpenAI es la capacidad de definir múltiples funciones personalizadas. Esto permite que la IA seleccione automáticamente la función más apropiada según el texto de entrada. Por ejemplo, puedes crear funciones separadas para extraer información de estudiantes e información de escuelas, y la IA elegirá la función correcta dependiendo del contenido que está analizando.

Construcción de un Resumidor de Texto Estable

La llamada a funciones se puede utilizar para crear aplicaciones más avanzadas, como un resumidor de texto estable. Al definir funciones que extraen tipos específicos de información y luego usar funciones de Python para formatear esta información, puedes crear resúmenes consistentes de varios tipos de texto. Este enfoque asegura que los resúmenes mantengan una estructura y contenido uniformes, independientemente de las variaciones en el texto de entrada.

Aplicaciones y Beneficios de la Llamada a Funciones

Las aplicaciones de la llamada a funciones son vastas y variadas. Se puede utilizar para acceder a APIs web externas, ejecutar consultas SQL personalizadas y desarrollar aplicaciones de IA estables en diversos dominios. El beneficio principal es la capacidad de extraer información relevante del texto y proporcionar respuestas consistentes, lo cual es crucial para construir sistemas de IA confiables. Esta característica cierra la brecha entre los datos de texto no estructurados y la información estructurada y procesable.

Conclusión y Aprendizaje Adicional

La llamada a funciones de OpenAI es una característica revolucionaria para los desarrolladores que trabajan con modelos de IA. Proporciona una solución al desafío de las salidas inconsistentes y permite la creación de aplicaciones de IA más robustas y confiables. A medida que continúas explorando esta característica, considera tomar cursos adicionales sobre el uso de la API de OpenAI y utilizar recursos como hojas de trucos para mejorar tus habilidades en la creación de proyectos impulsados por IA.

 Enlace original: https://www.datacamp.com/tutorial/open-ai-function-calling-tutorial

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