openai functioncall格式curl

 https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/get

curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-d '{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What is the weather like in Boston today?"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_current_weather",
        "description": "Get the current weather in a given location",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
            },
            "unit": {
              "type": "string",
              "enum": ["celsius", "fahrenheit"]
            }
          },
          "required": ["location"]
        }
      }
    }
  ],
  "tool_choice": "auto"
}'

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1699896916,
  "model": "gpt-4o-mini",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": null,
        "tool_calls": [
          {
            "id": "call_abc123",
            "type": "function",
            "function": {
              "name": "get_current_weather",
              "arguments": "{\n\"location\": \"Boston, MA\"\n}"
            }
          }
        ]
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "tool_calls"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 82,
    "completion_tokens": 17,
    "total_tokens": 99,
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 0,
      "accepted_prediction_tokens": 0,
      "rejected_prediction_tokens": 0
    }
  }
}

 

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你提到的这个 JSON 结构描述了一个工具调用（tool call）的定义，具体是一个名为 get_current_weather 的函数。这个函数的作用是获取某个地点的当前天气信息。不过，你提到“不联网”时，可能是在疑惑：如果模型无法联网，它如何调用这个函数？

让我详细解释一下这个机制。

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1. 工具调用的基本原理

在现代语言模型中，工具调用是一种让模型与外部系统或 API 交互的方式。这些工具通常由开发者预先定义，并通过某种接口（如 API 或函数调用）与模型集成。

• 工具定义： 在你的例子中，get_current_weather 是一个工具，它的输入参数包括：

  • location（必填）：指定地点，例如 "San Francisco, CA"。
  • unit（可选）：温度单位，可以是摄氏度（celsius）或华氏度（fahrenheit）。

• 工具调用： 当模型生成输出时，它可以决定是否调用某个工具。例如，如果用户问：“旧金山现在多少度？” 模型可能会生成类似以下的工具调用请求：

  json

  深色版本

• {
    "tool_calls": [
      {
        "id": "call_123",
        "type": "function",
        "function": {
          "name": "get_current_weather",
          "arguments": "{\"location\": \"San Francisco, CA\", \"unit\": \"celsius\"}"
        }
      }
    ]
  }

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2. 模型本身并不执行工具调用

重点来了：模型本身并不会直接执行工具调用。它的任务只是根据输入生成一个工具调用的请求（如上面的 JSON）。实际的工具调用是由外部系统（比如你的应用程序、API 网关或其他服务）来完成的。

• 模型的角色： 模型根据用户的输入和上下文，生成一个合理的工具调用请求。例如，用户问天气时，模型会生成一个调用 get_current_weather 的请求。

• 外部系统的角色： 外部系统接收到模型生成的工具调用请求后，负责执行实际的逻辑。例如，外部系统可能会调用一个天气 API 来获取实时天气数据。

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3. 如果不联网会发生什么？

如果你运行的环境没有联网，或者没有实现工具调用的逻辑，那么即使模型生成了工具调用请求，也无法真正获取结果。这种情况下，模型的行为取决于你的实现方式：

1. 默认行为： 如果工具调用失败（例如没有联网或 API 不可用），外部系统可能会返回一个错误消息，或者简单地忽略工具调用。

2. 回退策略： 你可以为工具调用设计回退策略。例如，如果无法获取天气信息，模型可以生成一个通用的回答，比如：

   "抱歉，我目前无法获取实时天气信息，但你可以尝试使用其他方式查询。"

3. 离线模式： 如果你的应用完全离线运行，那么工具调用功能将不可用。此时，你需要明确告诉用户模型的能力范围，避免让用户误以为模型可以直接访问外部资源。

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4. 总结

• 模型只生成工具调用请求：模型本身不会执行工具调用，也不需要联网。它只是根据输入生成一个合理的请求。
• 实际调用由外部系统完成：工具调用的实际执行依赖于外部系统（如 API 或服务）。如果外部系统无法联网或未实现相关逻辑，工具调用将失败。
• 离线场景的处理：在离线环境中，你可以通过回退策略或提示用户来处理工具调用失败的情况。

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1. 问题背景

你提到：

• 输入中提到了“weather”（天气）。
• 输出中也生成了与“weather”相关的工具调用（get_current_weather）。
• 于是你产生了一个疑问：既然输入和输出都明确涉及天气信息，为什么不直接跳过 AI 模型，直接执行工具调用呢？

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2. 为什么需要模型参与？

虽然从表面上看，输入和输出似乎可以直接映射到工具调用，但实际上，模型在中间起到了至关重要的作用。以下是详细原因：

（1）理解用户意图

• 用户输入可能是模糊的、不完整的，或者包含多层含义。例如：
  • 用户问：“波士顿今天天气怎么样？”
  • 用户可能还问：“波士顿最近冷吗？” 或者 “波士顿适合穿短袖吗？”
• 模型的任务是解析用户的自然语言输入，并将其转化为一个具体的工具调用请求。这需要对语义的理解，而不仅仅是简单的关键词匹配。

（2）参数提取

• 工具调用需要具体的参数（如 location 和 unit）。模型需要从用户输入中提取这些参数。
• 例如：
  • 输入：“波士顿天气如何？”
  • 模型需要推断出 location 是 "Boston, MA"，并可能默认 unit 为摄氏度或华氏度。

（3）上下文管理

• 如果对话涉及多轮交互，模型需要根据上下文生成正确的工具调用。例如：
  • 用户问：“波士顿天气如何？”
  • 系统回答：“波士顿今天晴朗，温度为 20°C。”
  • 用户接着问：“那纽约呢？”
  • 模型需要记住上下文，知道用户指的是“纽约的天气”。

（4）错误处理

• 如果用户输入有拼写错误或模糊表达，模型可以尝试纠正或澄清。例如：
  • 输入：“波斯顿天气如何？”（拼写错误）
  • 模型可以推断出用户实际指的是“Boston”，而不是直接报错。

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3. 直接跳过模型的问题

如果完全跳过模型，直接基于输入执行工具调用，可能会遇到以下问题：

（1）无法处理复杂输入

• 如果用户输入不是简单的关键词，而是复杂的句子，直接跳过模型会导致失败。例如：
  • 输入：“波士顿今天适合穿短袖吗？”
  • 直接跳过模型可能会导致无法正确提取 location 参数。

（2）缺乏灵活性

• 模型可以根据上下文动态调整工具调用的参数。例如：
  • 如果用户之前选择了华氏度，模型可以在后续调用中自动使用相同的单位。
  • 如果直接跳过模型，这种灵活性将无法实现。

（3）错误率高

• 用户输入可能存在拼写错误、语法问题或歧义。模型可以通过语义理解和纠错机制来处理这些问题，而直接跳过模型会导致错误率显著增加。

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4. 总结

虽然从表面上看，输入和输出似乎可以直接对应到工具调用，但实际上，模型在中间起到了理解用户意图、提取参数、管理上下文和处理错误的关键作用。如果没有模型的参与，系统会变得非常脆弱，难以应对复杂的用户输入和多样的场景。

因此，即使输入和输出看似简单，模型仍然是不可或缺的一部分。它确保了系统的鲁棒性和用户体验的流畅性。