对话生成 函数式调用FunctionCall
POSThttps://yewu.bcwhkj.cn/api/v2.Gptliu/search冰橙API提供与OPENAI官方的API兼容的接口方式，方便国内开发者进行与OPENAI的CHATGPT的接口对接服务
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函数式最终的目的是希望通过GPT智能返回函数方法，然后将数据结果通过自然语言回复。
1、第一步是提问GPT（同时规定回复的JSON格式或者说是函数对象）。
2、本地根据GPT回复的JSON格式查询结果做本地化查询后，
3、再问GPT（将本地结果再次提交）。然后GPT结合我们的查询结果用自然语言回复我们。
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Function calling的实现过程
看似复杂，实际上很简单，OpenAI已经帮我们做好了：提前定义外部函数库，在ChatCompletions.create()函数中进行对应的参数设置。
所谓的外部函数库，可以理解为：当进行某一项应用开发时，需要用到的中间处理逻辑函数，比如你要开发一个邮件自动回复程序，你就需要定义：
获取邮件的函数
发送邮件的函数
.......
在Chat Completion 模型执行Function calling功能时，大模型能够充分发挥自身的语义理解能力，解析用户的输入，然后在函数库中自动挑选出最合适函数进行运行，并给出问题的答案，整个过程不需要人工手动干预。如何正确构建外部函数库
虽然Chat Completion模型具有函数调用（Function Calling）能力，但其对函数的理解方式并不与传统编程环境下的函数相同。类似于对话中有效的Prompt设计，优化函数调用的格式和结构能显著提升模型的执行准确性。因此，明确合适的数据传入格式成为关键一步，只有当数据格式设计得当，模型才能更准确地理解和执行任务。第三方示例说明
https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling/function-calling
https://zhuanlan.zhihu.com/p/645501247
https://new.qq.com/rain/a/20230818A045F400
https://juejin.cn/post/7244818419601637413
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并非所有模型版本都使用函数调用数据进行训练。以下模型支持函数调用：
gpt-4o
gpt-4o-mini
gpt-4-0613
gpt-3.5-turbo
gpt-3.5-turbo-1106
gpt-3.5-turbo-0613
此外，以下型号还支持并行函数调用：
gpt-4-1106-preview
gpt-3.5-turbo-1106
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token获取方式：
- 访问公众号《冰橙云》进入菜单冰橙AI助手后，访问右上角 / API密钥 可查看 token
- 访问：https://yewu.bcwhkj.cn 》 个人 》API密钥 》Token令牌
请求参数
{
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "你是一个能干的助手."
},
{
"role": "user",
"content": "谁赢得了2020年的世界职业棒球大赛?"
},
{
"role": "assistant",
"content": "洛杉矶道奇队在2020年赢得了世界职业棒球大赛冠军."
},
{
"role": "user",
"content": "它在哪里举办的?"
}
],
"model": "gpt-3.5-turbo",
"max_tokens": 4000,
"stream": false
}示例代码
返回响应
{
"id": "chatcmpl-9eNCTgreBpiIWLXDrCWCxwqA05DYx",
"object": "chat.completion",
"created": 1719409329,
"model": "gpt-3.5-turbo-0125",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "20220206-未编辑-在由于COVID-19流行病的影响，2020年的世界职业棒球大赛在美国佛罗里达州的阿灵顿举行。"
},
"logprobs": null,
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 101,
"completion_tokens": 60,
"total_tokens": 161
},
"system_fingerprint": null
}