本文作者：罗天尧 新疆大学商学院
本文编辑：陈梦鹭
技术总编：郭泽源
Stata and Python 数据分析
Chat Completions 接口新增了Function calling功能。
更新了gpt-4-0613和gpt-3.5-turbo-0613模型（gpt-3.5-turbo-0301和gpt-4-0314模型即将落幕）。GPT4内测倒计时！
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新增了gpt-3.5-turbo的16k版，32k版正在路上！gpt-3.5-turbo成本降低了25%！gpt-3.5-turbo-16k略贵，但全量文本分析指日可待！ -
以davinci为主的embedding模型，成本降低了75%！离自建向量库又进了一步！
function_descriptions = [
{
"name": "get_score", #自定义函数名
"description": "Get the score by given name", #对定义函数的描述，提升精确度
"parameters": { #
"type": "object",
"properties": {
"name": { #对传入参数的格式等定义
"type": "string",
"description": "Object name",
}
},
"required": ["name"], #必须传入的参数
},
}
]
user_query = "How about Alex this year?"
model="gpt-3.5-turbo-0613"
OPENAI_API_KEY = "U KEY~"
name = eval(resp['function_call']['arguments']).get("name")
print(name) #Alex
import json
SCORES = { 'Alex': 99, 'Peter': 88 } #模拟数据库
def get_score(name): #自定义函数
score = {
"name": name,
"score": SCORES[name]
}
return json.dumps(score)
print(get_score(name=name)) #{"name": "Alex", "score": 99}
response = openai.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=[
{"role": "user", "content": user_query},
resp,
{
"role": "function", #这里让他以get_score函数的身份回答
"name": "get_score",
"content": get_score(name=name),
},
],
)
print(response['choices'][0]['message']['content']) #Alex has scored 99 this year.
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