在新一代人工智能开发中，函数调用正在日益成为一个重要的部分。OpenAI最近的GPT-4和GPT-3.5 Turbo模型现在都可以使用这种功能，这使得开发人员可以轻松地将这些模型与外部工具和API相连，从而提高开发效率和创新能力。在这篇博客中，我们将探讨如何在开发中使用这种强大的新功能。
首先，开发人员可以通过描述函数并向模型输入这些函数来使用函数调用。模型将智能地选择并输出一个包含调用这些函数的参数的JSON对象。例如，开发人员可以通过调用外部工具（例如ChatGPT插件）来创建一个可以回答问题的聊天机器人。此外，开发人员还可以将自然语言查询，如“给安雅发电子邮件，看看她下周五是否想喝咖啡”转换为函数调用，如 send_email(to: string, body: string)，或者将“波士顿的天气如何？”转换为 get_current_weather(location: string, unit: 'celsius' | 'fahrenheit')。
此外，这些模型还可以将自然语言转换为API调用或数据库查询。例如，“本月我的前十位客户是谁？”可以转换为内部API调用，如 get_customers_by_revenue(start_date: string, end_date: string, limit: int)。这极大地扩展了开发人员使用自然语言处理任务的可能性。
最后，还可以通过定义函数，从文本中提取结构化数据。例如，开发人员可以定义一个名为 extract_people_data(people: [{name: string, birthday: string, location: string}]) 的函数，用于提取维基百科文章中提到的所有人物。
在实践中，这样的功能调用示例如下：
用户可能会问："现在波士顿的天气怎么样？" 开发人员可以使用OpenAI API调用模型，包含函数和用户的输入。然后，开发人员可以使用模型的响应来调用他们的API（例如天气API）。最后，将API的响应发送回模型以进行总结。这样，最终的响应可能会是：“波士顿目前天气晴朗，气温为22摄氏度。”
通过以上的示例，我们可以看出，OpenAI的GPT-4和GPT-3.5 Turbo通过函数调用，为开发者带来了极大的便利。无论是创建聊天机器人、转换自然语言查询，还是从文本中提取结构化数据，这些都可以实现更
可靠的开发和更精确的结果。