OpenAI的多函数调用（Multiple Function Calling)简介

待我称王封你为后i 2024-02-18 12:13 5阅读 0赞

我在六月份写了一篇关于GPT **函数调用（Function calling)** 的博客[https://blog.csdn.net/xindoo/article/details/131262670][https_blog.csdn.net_xindoo_article_details_131262670]，其中介绍了函数调用的方法，但之前的函数调用，在一轮对话中只能调用一个函数。就在上周，OpenAI在开发者大会上，升级了函数调用的功能，在新的gpt-3.5和gpt-4模型中，可以在单次对话中调用多个函数了，而且在python SDK中也提供了并发函数调用相关的接口，无疑这将大幅减少大语言模型和现实世界之间交互的开发复杂度，接下来就让我用一个具体的示例，带你了解下OpenAI的新特性。  
![在这里插入图片描述][fb0baf63dc8b41aeab3b21fe40f28a15.jpeg_pic_center]  
  这里假设我需要利用gpt实现一个百度、谷歌、必应三个搜索引擎搜索结果汇总的功能。我现在有以下的几个搜索函数（我们假装已经实现了从分别从百度、谷歌、必应获取搜索结果的逻辑）。

def search_baidu(keyword):
        """从百度搜索引擎中搜索关键词"""
        return f"{
          keyword}是一个技术博主"
    
    def search_google(keyword):
        """从谷歌搜索引擎中搜索关键词"""
        return f"{
          keyword}是一个后端工程师"
    
    def search_bing(keyword):
        """从必应搜索引擎中搜索关键词"""
        return f"{
          keyword}是一个Python爱好者"

接下来我们需要将这三个搜索函数按照openai给定的格式用json字符串描述出来，具体可以参考[官方文档][Link 1]，我这里直接给出上面三个函数的json描述。

tools = [
        {
        
            "type": "function",
            "function": {
        
                "name": "search_baidu",
                "description": "从百度搜索引擎中搜索关键词",
                "parameters": {
        
                    "type": "object",
                    "properties": {
        
                        "keyword": {
        
                            "type": "string",
                            "description": "搜索关键词",
                        }
                    },
                    "required": ["keyword"],
                },
            }
        },    
        {
        
            "type": "function",
            "function": {
        
                "name": "search_google",
                "description": "从google搜索引擎中搜索关键词",
                "parameters": {
        
                    "type": "object",
                    "properties": {
        
                        "keyword": {
        
                            "type": "string",
                            "description": "搜索关键词",
                        }
                    },
                    "required": ["keyword"],
                },
            }
        },        
        {
        
            "type": "function",
            "function": {
        
                "name": "search_bing",
                "description": "从bing搜索引擎中搜索关键词",
                "parameters": {
        
                    "type": "object",
                    "properties": {
        
                        "keyword": {
        
                            "type": "string",
                            "description": "搜索关键词",
                        }
                    },
                    "required": ["keyword"],
                },
            }
        }
    ]
    available_functions = {
         "search_baidu": search_baidu, "search_google": search_google, "search_bing": search_bing }

上面这个的目的是将所有函数的作用和使用方法(入参)描述给gpt，让gpt知道如何去调用。available\_functions是为了保存函数名和函数的映射关系，方便我们后续通过函数名去调用函数。

接下来我们实现一个函数，其功能就是给定一个关键词(keyword)，返回百度、谷歌、必应三个搜索引擎搜索结果的汇总，这要在之前的函数调用方式下，你必须通过多轮对话获取到所有需要调用的函数，然后将结果汇总后在发给gpt。而在支持了多函数调用后，仅需要一轮对话就可以完成所有的功能，完整的代码如下：

from openai import OpenAI
    import json
    client = OpenAI(base_url='https://thales.xindoo.xyz/openai/v1/')
    
    def search(keyword):
        messages = [{
        "role": "user", "content": f"汇总下百度、谷歌、必应三个搜索引擎关于'{
          keyword}'的结果"}]
        # 发起首次请求，告诉gpt要做什么，已经有哪些函数可以调动 
        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-3.5-turbo-1106",
            messages=messages,
            tools=tools,
            tool_choice="auto", 
        )
        response_message = response.choices[0].message
        tool_calls = response_message.tool_calls
        # 检查是否需要调用函数
        if tool_calls:
            # 解析所有需要调用的函数及参数
            messages.append(response_message)  # 注意这里要将openai的回复也拼接到消息列表里
            # 将所有函数调用的结果拼接到消息列表里
            for tool_call in tool_calls:
                function_name = tool_call.function.name
                function_to_call = available_functions[function_name]
                function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)
                function_response = function_to_call(**function_args)
                messages.append(
                    {
        
                        "tool_call_id": tool_call.id,
                        "role": "tool",
                        "name": function_name,
                        "content": function_response,
                    }
                ) 
            second_response = client.chat.completions.create(
                model="gpt-3.5-turbo-1106",
                messages=messages,
            )  
            return second_response.choices[0].message.content
        
    print(search("xindoo"))

输出的结果是`根据百度、谷歌和必应三个搜索引擎的结果，'xindoo'可能是一个技术博主、后端工程师以及Python爱好者。`

这里需要提醒以下两点：

1.  **目前只有gpt-4-1106-preview和gpt-3.5-turbo-1106两个模式支持单词对话同时调用多个模型的**，其他模型均不支持。
2.  openAI改变了api中传递function的参数，废弃了 functions和 function\_call，改用了tools和tool\_choice两个新参数，我猜测是为了未来增加更多的工具支持。

这里额外说下，上面的三个函数调用是串行调用，如果每个函数都比较耗时的话，会增加整体的调用时长，而在最新的assistant api中增加了并行执行函数的api，这个我们放到下篇文章中讲解。

[https_blog.csdn.net_xindoo_article_details_131262670]: https://blog.csdn.net/xindoo/article/details/131262670
[fb0baf63dc8b41aeab3b21fe40f28a15.jpeg_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/18/f7998774fd4e48528532677940593bf1.png
[Link 1]: https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling