<div id="readability-page-1" class="page"><div><h2 data-ke-size="size26">Function Calling이란?</h2>
<p data-ke-size="size16">Chatgpt Chat Completions API를 사용하면, 질문을 하고 답변을 얻을 수 있다.<br>Function Calling을 사용하면, 질문에 적합한 애플리케이션 함수와 매개변수를 추천받을 수 있다.&nbsp;</p>
<p data-ke-size="size16">즉, 애플리케이션에서 어떤 함수를 호출하는게 좋을지 gpt에게 물어볼 수 있는 기능이라고 볼 수 있다.</p>
<h2 data-ke-size="size26">예제코드</h2>
<p data-ke-size="size16">open ai에서 가져온 파이썬 예제 코드이다. 한줄한줄 읽어보면, 어떤 방식으로 사용하는 건지 쉽게 감이 온다.&nbsp;</p>
<pre id="code_1690211626725" data-ke-language="python" data-ke-type="codeblock"><code>import openai
import json


# 항상 같은 날씨를 리턴하는 예시용 더미 함수이다. 
# 실제 개발환경에서는 상황에 맞는 코드를 구현해야한다.
def get_current_weather(location, unit="fahrenheit"):
    """Get the current weather in a given location"""
    weather_info = {
        "location": location,
        "temperature": "72",
        "unit": unit,
        "forecast": ["sunny", "windy"],
    }
    return json.dumps(weather_info)


def run_conversation():
    # Step 1: chatgpt에게 질문과 이용할 수 있는 함수 목록을 전달한다. 
    messages = [{"role": "사용자", "content": "서울 날씨는 어때? "}]
    functions = [
        {
            "name": "get_current_weather",
            "description": "위치를 전달하면, 현재 날씨를 알려준다",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "구군시  전달한다. ex. 서울특별시",
                    },
                    "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]},
                },
                "required": ["location"],
            },
        }
    ]
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo-0613",
        messages=messages,
        functions=functions, # 이 곳에서 함수 정보를 전달한다.
        function_call="auto",  
    )
    response_message = response["choices"][0]["message"]

    # Step 2: GPT에서 함수 호출을 하라고 했는지 확인하기 
    if response_message.get("function_call"):
        # Step 3: GPT에서 호출하라고 한 함수를 실제로 호출하기 
        available_functions = {
            "get_current_weather": get_current_weather,
        }  # 이 예제에서는 호출할 수 있는 함수를 1개만 두었지만, 실제로는 여러개를 추가할 수 있다. 
        function_name = response_message["function_call"]["name"] // GPT가 제안한 함수 이름 확인하기 
        fuction_to_call = available_functions[function_name] // GPT가 제안한 함수 할당하기  
        function_args = json.loads(response_message["function_call"]["arguments"])
        function_response = fuction_to_call(
            location=function_args.get("location"),
            unit=function_args.get("unit"),
        ) # GPT가 제안한 함수를 GPT에서 찾은 매개변수로 전달하기 

        # Step 4: 함수 호출로 얻은 결과를 gpt에게 다시 보내주기 send the info on the function call and function response to GPT
        messages.append(response_message)  # API으로 호출받은 값을 확장하기 
        messages.append(
            {
                "role": "function",
                "name": function_name,
                "content": function_response,
            }
        ) 
        second_response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo-0613",
            messages=messages,
        )  # gpt에게 응답 결과 다시 전달하기 
        return second_response


print(run_conversation())</code></pre>
<h2 data-ke-size="size26">참고</h2>
<p data-ke-size="size16"><a href="https://platform.openai.com/docs/guides/gpt/function-calling">https://platform.openai.com/docs/guides/gpt/function-calling</a><br><a href="https://github.com/joshlong/chatgpt-spring-boot-starter">https://github.com/joshlong/chatgpt-spring-boot-starter</a><br><a href="https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/How_to_call_functions_with_chat_models.ipynb">https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/How_to_call_functions_with_chat_models.ipynb</a></p></div></div>

복세편살

Function Calling이란?
Chatgpt Chat Completions API를 사용하면, 질문을 하고 답변을 얻을 수 있다.
Function Calling을 사용하면, 질문에 적합한 애플리케이션 함수와 매개변수를 추천받을 수 있다. 
즉, 애플리케이션에서 어떤 함수를 호출하는게 좋을지 gpt에게 물어볼 수 있는 기능이라고 볼 수 있다.
예제코드
open ai에서 가져온 파이썬 예제 코드이다. 한줄한줄 읽어보면, 어떤 방식으로 사용하는 건지 쉽게 감이 온다. 
import openai
import json
# 항상 같은 날씨를 리턴하는 예시용 더미 함수이다. 
# 실제 개발환경에서는 상황에 맞는 코드를 구현해야한다.
def get_current_weather(location, unit="fahrenheit"):
    """Get the current weather in a given location"""
    weather_info = {
        "location": location,
        "temperature": "72",
        "unit": unit,
        "forecast": ["sunny", "windy"],
    }
    return json.dumps(weather_info)
def run_conversation():
    # Step 1: chatgpt에게 질문과 이용할 수 있는 함수 목록을 전달한다. 
    messages = [{"role": "사용자", "content": "서울 날씨는 어때? "}]
    functions = [
        {
            "name": "get_current_weather",
            "description": "위치를 전달하면, 현재 날씨를 알려준다",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "구군시  전달한다. ex. 서울특별시",
                    },
                    "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]},
                },
                "required": ["location"],
            },
        }
    ]
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo-0613",
        messages=messages,
        functions=functions, # 이 곳에서 함수 정보를 전달한다.
        function_call="auto",  
    )
    response_message = response["choices"][0]["message"]
    # Step 2: GPT에서 함수 호출을 하라고 했는지 확인하기 
    if response_message.get("function_call"):
        # Step 3: GPT에서 호출하라고 한 함수를 실제로 호출하기 
        available_functions = {
            "get_current_weather": get_current_weather,
        }  # 이 예제에서는 호출할 수 있는 함수를 1개만 두었지만, 실제로는 여러개를 추가할 수 있다. 
        function_name = response_message["function_call"]["name"] // GPT가 제안한 함수 이름 확인하기 
        fuction_to_call = available_functions[function_name] // GPT가 제안한 함수 할당하기  
        function_args = json.loads(response_message["function_call"]["arguments"])
        function_response = fuction_to_call(
            location=function_args.get("location"),
            unit=function_args.get("unit"),
        ) # GPT가 제안한 함수를 GPT에서 찾은 매개변수로 전달하기 
        # Step 4: 함수 호출로 얻은 결과를 gpt에게 다시 보내주기 send the info on the function call and function response to GPT
        messages.append(response_message)  # API으로 호출받은 값을 확장하기 
        messages.append(
            {
                "role": "function",
                "name": function_name,
                "content": function_response,
            }
        ) 
        second_response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo-0613",
            messages=messages,
        )  # gpt에게 응답 결과 다시 전달하기 
        return second_response
print(run_conversation())
참고
https://platform.openai.com/docs/guides/gpt/function-calling
https://github.com/joshlong/chatgpt-spring-boot-starter
https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/How_to_call_functions_with_chat_models.ipynb

[ChatGPT] Function calling

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