Chiamare un'API esterna
Ora che hai una definizione di funzione chiaramente strutturata, passi a migliorare la tua richiesta all'endpoint. Tu usi l'endpoint Chat Completions e passi un messaggio system per assicurarti che l'assistente AI sia consapevole di trovarsi nell'ambito del cambio valuta e che debba estrarre il codice valuta corrispondente in base all'input dell'utente.
In questo esercizio, la funzione get_exchange_rate() è stata pre-caricata. La funzione get_exchange_rate() usa l'API ExchangeRate e accetta in input un codice valuta, restituendo la risposta con le informazioni sul tasso di cambio richieste. La funzione print_response() è stata anche pre-caricata per stampare l'output.
Questo esercizio fa parte del corso
Sviluppare sistemi di AI con l'API di OpenAI
Istruzioni dell'esercizio
- Chiama l'endpoint Chat Completions e assicurati che
systemsia fornito con istruzioni su come gestire il prompt.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
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)