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外部APIを呼び出す

明確に構造化された関数定義ができたので、次はエンドポイントのリクエストを改善します。 Chat Completions エンドポイントを使用し、system メッセージを渡して、AI アシスタントが通貨交換の領域にいること、およびユーザー入力に基づいて対応する通貨コードを抽出する必要があることを認識できるようにします。

この演習では、get_exchange_rate() 関数があらかじめ読み込まれています。 get_exchange_rate() 関数は ExchangeRate API を使用し、入力として 1 つの通貨コードを受け取り、要求された為替レート情報を含むレスポンスを返します。 print_response() 関数も出力を表示するために事前に読み込まれています。

この演習はコースの一部です

OpenAI API で開発する AI システム

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演習の手順

  • Chat Completions エンドポイントを呼び出し、system にプロンプトの処理方法に関する指示が提供されていることを確認してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

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)
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