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Appeler une API externe

Maintenant que vous avez une définition de fonction clairement structurée, vous passez à l’amélioration de votre requête d’endpoint. Vous utilisez le point de terminaison 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 en fonction de l'entrée de l'utilisateur.

Dans cet exercice, la fonction get_exchange_rate() a été préchargée. La fonction get_exchange_rate() utilise l'API ExchangeRate et prend en entrée un code de devise, en renvoyant la réponse avec les informations de taux de change demandées. La fonction print_response() a également été préchargée pour afficher la sortie.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Concevoir des systèmes d’IA avec l’API OpenAI</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Appelez le point de terminaison Chat Completions et assurez-vous que le system est fourni avec des instructions sur la manière de traiter le prompt.

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)
Modifier et exécuter le code