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Funktionsaufrufe im OpenAI Universum

Integration Developer

Funktionsaufrufe spielen eine entscheidende Rolle bei der Nutzung von GPT-basierten Sprachmodellen wie GPT-3 und GPT-4 im OpenAI-Universum. Diese Funktionalität ermöglicht es, dass eine nahtlose Verbindung zwischen den Sprachmodellen und externen Diensten (Drittsysteme) hergestellt werden kann, was eine Vielzahl von Anwendungsfällen eröffnet.

Des Weiteren wird durch Funktionsaufrufe die Integrationskomplexität reduziert, da sie als Schnittstelle zwischen der Anwendung und den OpenAI-Modellen dienen. Dadurch wird die verbesserte Wartbarkeit und Skalierbarkeit erreicht.

Funktionsaufrufe mithilfe der Chat Completions API

Die Chat Completions API von OpenAI ermöglicht es Entwicklern, auf einfache Weise auf die künstliche Intelligenz zuzugreifen, um Texte zu vervollständigen oder Antworten auf Benutzeranfragen zu generieren. Die Integration von Funktionsaufrufen mittels dieser API kann den Entwicklern helfen, den API-Zugriff zu organisieren und die Interaktion mit dem Modell zu vereinfachen.

Anwendungsbeispiele und Szenarien

Funktionsaufrufe können in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen genutzt werden. Hier sind einige Beispiele:

AnwendungsbereichBeispiele für Funktionsaufrufe
Chatbots und Virtuelle AssistentenVerarbeitung von Nutzeranfragen und Bereitstellung von Antworten Terminplanung und Reservierungssysteme
Automatisierte TextgenerierungGenerierung von Marketinginhalten und Produktbeschreibungen Verfassen von Blogbeiträgen und Artikeln
Sprachgesteuerte Anwendungen und GeräteImplementierung von sprachgesteuerten Befehlen für Smart-Home-Systeme Sprachnavigation in Fahrzeugen
Automatisierte Datenauswertung und AnalyseDatensammlung aus verschiedenen Quellen Analyse und Erstellung von Berichten
Personalisierte EmpfehlungssystemeGenerierung von Produkt- und Inhaltsempfehlungen basierend auf Nutzerverhalten Musik- und Videoempfehlungen
Automatisierte Übersetzung und SprachverarbeitungAutomatische Übersetzung von Texten Sprachtranskription und Analyse von Sprachdaten
Betrugsprävention und SicherheitEchtzeit-Erkennung verdächtiger Aktivitäten und Reaktion darauf Sicherheitsüberprüfung von Transaktionen
Automatisierte CodegenerierungGenerierung von Code für wiederkehrende Aufgaben Automatisierte Testgenerierung und -ausführung
Anwendungsbeispiele und Szenarien

Praxisbeispiel für die Verwendung der Chat Completions API aus dem OpenAI Universum

In diesem Beispiel wird die „Chat Completions API“ genutzt, um eine Frage zum Thema Finanzen zu beantworten. Der Nutzer stellt die Frage „Welche Länder verwenden den Dollar?“ und das System, das hier als Finanzexperte agiert, reagiert darauf.

Die Konfiguration verwendet das Modell „gpt-3.5-turbo“ für die Generierung von Antworten. Der Dialog besteht aus zwei Nachrichten: Eine Nachricht vom System, die dem Nutzer mitteilt, dass er mit einem Finanzexperten interagiert, gefolgt von einer Nachricht vom Nutzer mit der Frage.

Zusätzlich definiert die Anfrage eine Funktion namens „currencyQuery“, die spezifische Parameter für Währungsabfragen bereitstellt. Diese Funktion dient dazu, den Namen der Währung und die Länder auszugeben, die diese Währung verwenden. Die Parameter umfassen das Land und den Währungsnamen.

Beispiel Request:

{
  "model": "gpt-3.5-turbo",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "Du bist ein Finanzexperte"},
    {
      "role": "user",
      "content": "Welche Länder verwenden den Dollar?"
    }
  ],
  "functions": [
    {
      "name": "currencyQuery",
      "description": "Gibt den Namen der Währung und die Länder aus, die sie verwenden.",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "country": {
            "type": "string",
            "description": "Wenn mehrere Länder: 'Semikolongetrennte Liste der Länder'. Ansonsten: 'Land'"
          },
          "currencyName": {
            "type": "string",
            "description": "Name und Symbol der Währung"
          }
        },
        "required": [
          "country",
          "currencyName"
        ]
      }
    }
  ]
}

Nachdem wir eine Anfrage an das OpenAI-Modell gesendet haben, erhalten wir eine Antwort zurück, die in einem spezifischen Format strukturiert ist. Diese Antwort enthält wichtige Informationen, die wir verwenden können, um die gewünschten Ergebnisse zu erhalten. Im Folgenden werden wir genauer darauf eingehen, wie wir die Antwort interpretieren und weiterverarbeiten können

Die von der Chat Completions API gelieferte Repsonse:

{
  "id": "chatcmpl-96H7H3rSFd7WrdxtMxxxxXXxx",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1711282791,
  "model": "gpt-3.5-turbo-0125",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": null,
        "function_call": {
          "name": "currencyQuery",
          "arguments": "{\"country\":\"Vereinigte Staaten; Kanada; Australien; Neuseeland\",\"currencyName\":\"Dollar\"}"
        }
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 122,
    "completion_tokens": 26,
    "total_tokens": 148
  },
  "system_fingerprint": "fp_xxxxxxXc"
}

Hier ist eine Beschreibung der verschiedenen Bestandteile der Response:

  • id: Eine eindeutige Kennung für die Chat-Vervollständigung, die für spätere Referenzen verwendet werden kann.
  • object: Gibt an, um welche Art von Objekt es sich handelt. Hier handelt es sich um eine Chat-Vervollständigung.
  • created: Der Zeitstempel, der angibt, wann die Vervollständigung erstellt wurde, dargestellt als Unix-Zeitstempel (Anzahl der Sekunden seit dem 1. Januar 1970 UTC).
  • model: Das Modell, das für die Generierung dieser Vervollständigung verwendet wurde. Hier wurde das Modell „gpt-3.5-turbo-0125“ verwendet.
  • choices: Eine Liste von möglichen Vervollständigungen. In diesem Fall gibt es nur eine Vervollständigung.
    • index: Die Indexnummer der Vervollständigung in der Liste der Auswahlmöglichkeiten.
    • message: Die Nachricht, die vom Assistenten generiert wurde. Hier wird eine Funktion namens „currencyQuery“ aufgerufen, die die Länder auflistet, die den Dollar verwenden.
    • logprobs: Informationen über die Wahrscheinlichkeiten der einzelnen Tokens in der Vervollständigung. Hier nicht angegeben.
    • finish_reason: Der Grund, warum die Generierung der Vervollständigung beendet wurde. Hier wurde die Generierung gestoppt.
  • usage: Informationen über die Nutzung von Tokens.
    • prompt_tokens: Die Anzahl der Tokens im ursprünglichen Text, der als Eingabe verwendet wurde.
    • completion_tokens: Die Anzahl der Tokens in der generierten Vervollständigung.
    • total_tokens: Die Gesamtzahl der Tokens, die in der Eingabe und der Vervollständigung verwendet wurden.
  • system_fingerprint: Ein Fingerabdruck des Systems, der zur Identifizierung des Systems verwendet wird, das die Anfrage gestellt hat.

In diesem Fall wurde die Anfrage erfolgreich verarbeitet, und die Antwort enthält die erwarteten Informationen über die Verwendung des Dollars in den Vereinigten Staaten, Kanada, Australien und Neuseeland.


Ein Beispiel in Java mit identischen Systemnachrichten findet sich auf GitHub -> https://github.com/integration-developer-de/OpenAiFunctionCallDemo

Integration von Funktionsaufrufen in Drittsysteme

Die Integration von Funktionsaufrufen in Drittsysteme eröffnet zahlreiche Möglichkeiten. Ein Beispiel ist die Echtzeit-Datenaktualisierung. Dabei können Drittsysteme mithilfe von Funktionsaufrufen aktuelle Informationen von externen Quellen abrufen. Angenommen, ein Drittsystem möchte die neuesten Währungsinformationen für Länder, die den Dollar verwenden, erhalten. Es kann die Chat Completions API nutzen, um automatisch die erforderlichen Daten zu beziehen und in seine Datenbank zu integrieren.

Des Weiteren ermöglicht die Integration von Funktionsaufrufen die Automatisierung von Prozessen. Drittsysteme können Funktionsaufrufe verwenden, um Informationen zu erhalten und diese nahtlos in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren. Anstatt manuell nach aktuellen Daten zu suchen, können sie so automatisierte Prozesse implementieren, was Zeit und Ressourcen spart.

Zusätzlich erweitert die Nutzung von Funktionsaufrufen die Funktionalität von Drittsystemen, ohne zusätzlichen Entwicklungs- oder Infrastrukturaufwand betreiben zu müssen. Ein Beispiel hierfür ist die Bereitstellung zusätzlicher Informationen über Währungen und ihre Verwendungsländer. Durch die Chat Completions API kann das Drittsystem seinen Benutzern genauere Einblicke bieten, ohne selbst umfangreiche Datenbanken pflegen zu müssen.

Darüber hinaus verbessert die Integration von Funktionsaufrufen die Benutzererfahrung. Drittsysteme können ihren Nutzern relevante und aktuelle Informationen schnell und einfach bereitstellen. Angenommen, ein Nutzer benötigt Informationen über die Verwendung des Dollars in verschiedenen Ländern. Das Drittsystem kann mithilfe der Chat Completions API diese Anfrage direkt bearbeiten und dem Nutzer präzise Antworten liefern, was zu einer verbesserten Benutzererfahrung führt.

Vorteile und Herausforderungen der Verwendung von Funktionsaufrufen

Die Verwendung von Funktionsaufrufen bietet eine Vielzahl von Vorteilen für Unternehmen und Entwickler, die KI-gestützte Anwendungen entwickeln oder in ihre bestehenden Systeme integrieren möchten. Die folgende Auflistung übersichtliche Analyse der Vorteile sowie der potenziellen Herausforderungen und Risiken im Zusammenhang mit der Verwendung von Funktionsaufrufen bei OpenAI.

Vorteile von Funktionsaufrufen:

  1. Effizienz: Funktionsaufrufe ermöglichen eine effiziente Nutzung von OpenAI-Ressourcen, da sie nur bei Bedarf erfolgen und die Rechenleistung optimal genutzt wird.
  2. Flexibilität: Funktionsaufrufe ermöglichen eine flexible Integration von OpenAI in verschiedene Anwendungen und Systeme. Sie können in bestehende Workflows eingebettet und angepasst werden.
  3. Skalierbarkeit: Durch Funktionsaufrufe kann die Skalierbarkeit verbessert werden, da Ressourcen bei Bedarf dynamisch bereitgestellt werden können. Dies ermöglicht es, mit steigender Nachfrage mitzuhalten, ohne dass es zu Engpässen kommt.
  4. Innovation: Funktionsaufrufe ermöglichen es Entwicklern, schnell neue Funktionen und Anwendungen zu entwickeln, da sie auf leistungsstarke KI-Modelle von OpenAI zugreifen können, ohne komplexe Infrastruktur aufzubauen.

Herausforderungen und Risiken von Funktionsaufrufen:

  1. Kosten: Die Nutzung von Funktionsaufrufen kann hohe Kosten verursachen, insbesondere bei hohem Verbrauch oder bei fehlender Optimierung. Es besteht das Risiko von unerwartet hohen Abrechnungen.
  2. Abhängigkeit: Eine zu starke Abhängigkeit von Funktionsaufrufen kann dazu führen, dass Anwendungen anfällig für Störungen oder Ausfälle werden, insbesondere wenn die OpenAI-Infrastruktur nicht verfügbar ist.
  3. Datenschutz und Sicherheit: Bei der Nutzung von Funktionsaufrufen müssen Datenschutz- und Sicherheitsrisiken berücksichtigt werden, insbesondere wenn sensible Daten übermittelt oder verarbeitet werden. Es ist wichtig, geeignete Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren, um Daten zu schützen.
  4. Qualität und Verlässlichkeit: Die Qualität und Verlässlichkeit der Ergebnisse von Funktionsaufrufen hängt stark von der Qualität der Trainingsdaten und der Genauigkeit der KI-Modelle ab. Es ist wichtig, regelmäßige Überprüfungen und Tests durchzuführen, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse den Erwartungen entsprechen.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Funktionsaufrufe im OpenAI Universum eine effiziente und flexible Möglichkeit bieten, leistungsstarke KI-Modelle zu nutzen. Die Vorteile umfassen Effizienz, Flexibilität und Skalierbarkeit, während Herausforderungen wie Kosten, Sicherheitsbedenken und Abhängigkeit von externen Diensten (Drittsysteme) berücksichtigt werden müssen. Durch die Umsetzung von Empfehlungen und Best Practices können Entwickler diese Herausforderungen erfolgreich bewältigen und die Vorteile von Funktionsaufrufen voll ausschöpfen.