Podsumowanie

W tym module dowiedziałeś się, jak wywoływanie narzędzi rozszerza model generatywnej sztucznej inteligencji z rozumowania opartego wyłącznie na tekście do działań opartych na rzeczywistości.

Zbadano, jak skonfigurować narzędzia w interfejsie API odpowiedzi OpenAI oraz w jaki sposób każde narzędzie dodaje różne możliwości:

• Narzędzie code_interpreter umożliwia modelowi generowanie i uruchamianie kodu języka Python na potrzeby obliczeń, analizy danych i rozwiązywania problemów iteracyjnych.
• Narzędzie web_search umożliwia pobieranie bieżących informacji zewnętrznych, dzięki czemu odpowiedzi mogą zawierać aktualną treść opartą na wiarygodnych źródłach.
• Narzędzie file_search pomaga modelowi odpowiedzieć na pytania z własnych indeksowanych dokumentów i plików wiedzy.
• Narzędzie funkcji umożliwia aplikacji uruchamianie niestandardowej logiki biznesowej i zwracanie wyników z powrotem do modelu.

We wszystkich narzędziach stosuje się ten sam podstawowy wzorzec implementacji: zdefiniuj narzędzie w żądaniu, pozwól modelowi zdecydować, kiedy go używać, zwracać dane wyjściowe narzędzia w razie potrzeby i weryfikować odpowiedzi pod kątem poprawności i bezpieczeństwa.

W następnym kroku możesz połączyć te techniki, aby tworzyć bardziej zdolnych asystentów i rozwijać się w kierunku kompletnych rozwiązań agentowych z utrwalonymi instrukcjami, narzędziami i orkiestracją.