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外部 API の呼び出し

明確に構造化された関数定義が用意できたところで、次はエンドポイントへのリクエストを改善しましょう。Chat Completions エンドポイントを使用し、system メッセージを渡すことで、AI アシスタントが通貨両替の文脈を理解し、ユーザーの入力に対応する通貨コードを抽出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。このget_exchange_rate()関数は ExchangeRate API を使用し、通貨コードを1つ受け取って、対応する為替レート情報を含むレスポンスを返します。また、出力を表示するための print_response()関数も読み込まれています。

この演習はコースの一部です

OpenAI API を使った AI システムの開発

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演習の手順

  • Chat Completions エンドポイントを呼び出し、プロンプトの処理方法に関する指示を system に与えましょう。

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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