OpenAIの関数呼び出しをマスターする：構造化されたAI出力のガイド
詳細な議論
技術的
0 0 31
DataCamp
DataCamp
この記事は、OpenAIの関数呼び出し機能を使用してGPT-3.5-Turboから構造化出力を生成するための包括的なチュートリアルを提供します。カスタム関数を定義し、それをOpenAI APIと統合し、関数呼び出しを活用して一貫した予測可能な結果を達成する方法を示します。この記事には、実用的な例、コードスニペット、主要な概念の説明が含まれており、構造化データ出力を持つAIアプリケーションの構築に興味のある開発者にとって貴重なリソースとなっています。
- 主要ポイント
- ユニークな洞察
- 実用的な応用
- 主要トピック
- 重要な洞察
- 学習成果
• 主要ポイント
- 1OpenAIの関数呼び出し機能について明確で簡潔な説明を提供しています。
- 2概念を説明するための実用的な例とコードスニペットを含んでいます。
- 3カスタム関数を定義し、それをOpenAI APIと統合する方法を示しています。
- 4一貫した予測可能な出力を生成するための関数呼び出しの利点を強調しています。
• ユニークな洞察
- 1関数呼び出しなしでGPT-3.5-Turboを使用する際の制限と、関数呼び出しがこれらの制限にどのように対処するかを説明しています。
- 2OpenAI API内で複数のカスタム関数を使用する方法を示しています。
- 3関数呼び出しを使用して安定したテキスト要約器を構築する方法を示しています。
• 実用的な応用
- この記事は、OpenAIの関数呼び出し機能を使用して構造化データ出力を生成するAIアプリケーションを構築するための実用的なガイダンスを提供しており、AIモデルの信頼性と一貫性を向上させたい開発者にとって貴重なリソースとなっています。
• 主要トピック
- 1OpenAI関数呼び出し
- 2GPT-3.5-Turbo
- 3構造化データ出力
- 4カスタム関数
- 5AIアプリケーション開発
• 重要な洞察
- 1OpenAIの関数呼び出し機能を使用するための包括的なガイドを提供します。
- 2概念を説明するための実用的な例とコードスニペットを含んでいます。
- 3関数呼び出しを使用して安定したテキスト要約器を構築する方法を示しています。
• 学習成果
- 1OpenAIの関数呼び出し機能の概念を理解する。
- 2カスタム関数を定義し、それをOpenAI APIと統合する方法を学ぶ。
- 3構造化出力を生成するために関数呼び出しを使用する実践的な経験を得る。
- 4関数呼び出しの高度な使用例を探求する、たとえば安定したテキスト要約器の構築。
| 例 | チュートリアル | コードサンプル | ビジュアル |
| 基礎 | 高度なコンテンツ | 実践的なヒント | ベストプラクティス |
目次
“ OpenAIの関数呼び出しの紹介
OpenAIの関数呼び出しは、開発者がGPT-3.5-TurboやGPT-4のような言語モデルから構造化されたJSONデータを生成することを可能にする強力な機能です。この機能は、AIアプリケーションにおける不一致で予測不可能なテキスト出力という一般的な課題に対処します。カスタム関数を定義することで、開発者はAIに特定の構造化された応答を生成させることができ、AI生成コンテンツをさまざまなアプリケーションやワークフローに統合しやすくなります。
“ OpenAI APIの設定
OpenAIの関数呼び出しを始めるには、OpenAI APIを設定する必要があります。このプロセスには、APIキーを取得し、開発環境に設定することが含まれます。OpenAIは新しいユーザーに無料クレジットを提供していないため、APIを使用するにはクレジットを購入する必要があることに注意してください。APIキーを取得したら、OpenAIのPythonライブラリをインストールし、APIキーを使用してクライアントを初期化できます。
“ 関数呼び出しなしでのOpenAIの使用
関数呼び出しに入る前に、この機能なしでOpenAI APIを使用する際の制限を理解することが有用です。関数呼び出しなしでテキストから情報を抽出する場合、出力が不一致になることがあります。たとえば、学生の説明を処理する際、APIは類似の情報に対して異なる構造や形式を返すことがあり、信頼性のあるアプリケーションを構築するのが難しくなります。
“ OpenAIの関数呼び出しの実装
関数呼び出しを使用すると、抽出したい情報の構造とタイプを指定するカスタム関数を定義できます。パラメータと説明を持つ関数定義を作成することで、AIに一貫したJSON出力を生成させることができます。このアプローチは、情報抽出の信頼性を大幅に向上させ、出力が事前に定義された構造に従うことを保証し、アプリケーションでの処理と使用を容易にします。
“ 複数のカスタム関数の作成
OpenAIの関数呼び出しの強力な側面の一つは、複数のカスタム関数を定義できることです。これにより、AIは入力テキストに基づいて最も適切な関数を自動的に選択できます。たとえば、学生情報と学校情報を抽出するための別々の関数を作成でき、AIは分析しているコンテンツに応じて正しい関数を選択します。
“ 安定したテキスト要約器の構築
関数呼び出しを使用して、安定したテキスト要約器などのより高度なアプリケーションを作成できます。特定のタイプの情報を抽出する関数を定義し、その情報をフォーマットするためにPython関数を使用することで、さまざまなタイプのテキストの一貫した要約を作成できます。このアプローチにより、要約は入力テキストの変動に関係なく、均一な構造と内容を維持します。
“ 関数呼び出しの応用と利点
関数呼び出しの応用は広範で多様です。外部Web APIにアクセスしたり、カスタムSQLクエリを実行したり、さまざまな分野で安定したAIアプリケーションを開発するために使用できます。主な利点は、テキストから関連情報を抽出し、一貫した応答を提供できることであり、これは信頼性のあるAI駆動システムを構築するために重要です。この機能は、非構造化テキストデータと構造化された実行可能な情報とのギャップを埋めます。
“ 結論とさらなる学習
OpenAIの関数呼び出しは、AIモデルを扱う開発者にとって画期的な機能です。不一致な出力の課題に対する解決策を提供し、より堅牢で信頼性の高いAIアプリケーションの作成を可能にします。この機能を探求し続ける中で、OpenAI APIの使用に関する追加のコースを受講したり、チートシートのようなリソースを活用してAI駆動プロジェクトのスキルを向上させることを検討してください。
元のリンク: https://www.datacamp.com/tutorial/open-ai-function-calling-tutorial
DataCamp
DataCamp
コメント(0)