Aufruf einer externen API
Jetzt, da du eine klar strukturierte Funktionsdefinition hast, gehst du dazu über, deine Endpoint-Anfrage zu verbessern. du verwendest den Chat Completions-Endpunkt und übergibst eine system-Nachricht, um sicherzustellen, dass der KI-Assistent weiß, dass er sich im Bereich des Währungsumtauschs befindet und dass er den entsprechenden Währungscode basierend auf der Benutzereingabe extrahieren muss.
In dieser Übung wurde die get_exchange_rate()-Funktion bereits geladen. Die Funktion get_exchange_rate() verwendet die ExchangeRate API und nimmt als Eingabe einen Währungscode entgegen; sie gibt die Antwort mit den angeforderten Wechselkursinformationen zurück. Die Funktion print_response() wurde ebenfalls vorab geladen, um die Ausgabe zu drucken.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Entwicklung von KI-Systemen mit der OpenAI-API</Kurs>Übungsanweisungen
- Rufe den Chat-Completions-Endpunkt auf und stelle sicher, dass
systemmit Anweisungen dazu bereitgestellt wird, wie mit dem Prompt umzugehen ist.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
client = OpenAI(api_key="")
# Call the Chat Completions endpoint
response = ____(
model="gpt-4o-mini",
messages=[
____,
{"role": ____, "content": "I'd like to know the current exchange rates for the Euro."}],
tools=function_definition)
print_response(response)