Function Calling - ChatGPT の構造化データの外部インタラクション能力とは何ですか
function calling は、OpenAI の Chat Completions API で提供される新機能であり、開発者が JSON Schema を使用して関数を記述し、モデルがユーザーの入力（プロンプト）に基づいてこれらの関数を呼び出す必要があるかどうか、およびどの関数を呼び出すかを判断し、関数のシグネチャに準拠した JSON オブジェクトを返すことができます。
function calling のプロセスは次の 3 つの主要なステップに分けることができます：
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OpenAI API を呼び出す際に、関数のリストとユーザーの入力（プロンプト）を提供します。モデルはユーザーの入力（プロンプト）を解析して、最終的にどの関数を呼び出すかを決定し、提供された関数の正しいパラメータが必要かどうかを確認します。
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OpenAI モデルから返された JSON オブジェクトを使用して、対応する関数を呼び出します。
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関数から返された結果を再度モデルに送信し、モデルが結果を要約またはフォーマットして人間が理解できるようにします。
Function Calling の利点とシナリオ
○ function calling により、開発者はテキストだけでなく、モデルから構造化されたデータを信頼性の高い方法で取得できます。これにより、モデルの出力を外部ツールや API と簡単に連携させ、より複雑な機能を実現することができます。
○ function calling により、開発者は異なる機能を実現するために異なる関数を提供することで、モデルの動作を柔軟に制御することができます。例えば、send_email（to: string、body: string）の関数を提供してモデルにメールを送信させることができます。または、sql_query（query: string）の関数を提供してモデルにデータベースクエリを実行させることもできます。
○ function calling により、開発者はより簡単にプロンプト（prompts）を作成することができます。指示や例を提供することで、モデルにタスクを完了させるための複雑なロジックやルールを記述する必要がありません。例えば、extract_people_data（people: [{name: string, birthday: string, location: string}]）の関数を提供して、モデルにウィキペディアの記事からすべての人物の情報を抽出させることができます。