Appeler une API externe
Maintenant que vous avez une définition de fonction bien structurée, passez à l'amélioration de votre requête d'interface de terminaison. Vous utilisez l'endpoint Chat Completions et transmettez un message system pour vous assurer que l'assistant IA sait qu'il se trouve dans le domaine du change de devises et qu'il doit extraire le code de devise correspondant selon l'entrée de l'utilisateur.
Dans cet exercice, la fonction get_exchange_rate() a été préchargée. Elle utilise l'API ExchangeRate et prend en entrée un seul code de devise, puis retourne la réponse contenant les informations de taux de change demandées. La fonction print_response() a aussi été préchargée pour afficher le résultat.
Cette activité fait partie du cours
Développer des systèmes d'IA avec l'API d'OpenAI
Instructions de l’exercice
- Appelez l'endpoint Chat Completions et assurez-vous que
systemreçoit des instructions sur la façon de traiter l'invite.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
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)