ChatGPTは、その自然な対話能力で知られ、開発者にとっては非常に魅力的なツールです。最近、ChatGPTには新しい機能が追加され、その名前は「Function calling」です。この新機能をPythonでどのように実装するか、そしてその魅力的な応用例について説明します。
Function callingの基本
「Function calling」とは、ChatGPTに関数を呼び出す能力を追加することを指します。開発者は、関数をChatGPTに説明し、モデルがそれを理解し、適切なタイミングで関数を呼び出すようになります。これにより、ChatGPTはより高度なタスクを実行できるようになります。
Pythonを使用したFunction callingの実装
Function callingをPythonで実装する方法は非常にシンプルです。以下は、実際のコード例です。
import openai
import json
openai.api_key = "YOUR API KEY HERE"
# 関数の実装
def my_function(argument):
# 関数の処理
result = "Function called with argument: " + argument
return json.dumps({"result": result})
# ChatGPTに関数を説明する
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo-0613",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Call my_function with argument 'example'."},
],
functions=[
{
"name": "my_function",
"description": "Call a custom function",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"argument": {"type": "string"}},
"required": ["argument"],
},
}
],
function_call="auto",
)
# 関数の結果を取得
result_message = response["choices"][0]["message"]
print(result_message)
Function callingの具体的な使用例
Function callingの具体的な使用例として、以下のようなタスクが考えられます。
- チャットボットのカスタマイズ：ChatGPTを使用して、特定の要求に応じて外部APIを呼び出すカスタムチャットボットを作成できます。
- データの抽出：テキストから特定の情報を抽出するための関数を作成し、ChatGPTにそれを実行させることができます。
注意すべきポイント
Function callingを使用する際には、いくつかの注意点があります。
- セキュリティ：関数の呼び出しにはセキュリティリスクが伴う可能性があるため、ユーザー確認フローを導入することが重要です。
- JSONパース：関数の引数や結果はJSON形式でやり取りされるため、適切なJSONパースを行う必要があります。
よくある質問
Function callingを使用する際のセキュリティ対策は何ですか？
セキュリティ対策として、ユーザー確認フローを構築し、意図しないアクションを防ぐことが重要です。
関数の引数や結果はどのようにJSON形式でやり取りされますか？
関数の引数や結果は、JSONオブジェクトとしてやり取りされます。適切なJSONパースを行ってデータを取得できます。
Function callingの具体的な応用例はありますか？
応用例として、カスタムチャットボットのカスタマイズやテキストデータから情報を抽出するタスクが考えられます。
Function callingを使用した際、コードの効率性はどうですか？
Function callingを使用することで、コードを効率化し、ChatGPTを特定のタスクに適用しやすくなります。
ChatGPTのAPIを利用するための手順は何ですか？
ChatGPTのAPIを利用するには、OpenAIからAPIキーを取得し、適切なエンドポイントにリクエストを送信する必要があります。
この新機能を活用して、ChatGPTをさらにカスタマイズし、魅力的なアプリケーションを開発しましょう。
まとめ
ChatGPTの新機能「Function calling」は、開発者にとって強力なツールです。Pythonを使用して関数を実装し、ChatGPTをさらにカスタマイズして高度なタスクを実行できます。セキュリティに気をつけつつ、この新機能を活用して、ユーザーエクスペリエンスを向上させましょう。