【ChatGPT】OpenAI APIのFunction Callingによる情報抽出の効率化

いつも弊社のブログをご愛読いただき、ありがとうございます。
MS開発部の市川蓮です。

皆様はOpenAIの大規模言語モデルGPTのAPI関連機能のFunction Callingをご存じでしょうか。

Function Callingとは、
GPTに自分が作成した関数のリストを与えておくことで、
プロンプトに応じてリストから最適な関数を選び、引数を返してくれる機能です。

本記事では、
Function Callingの簡単な概要から実際の利用イメージについてご説明いたします。

最後までお付き合いいただければ幸いです。

Function Calling

Function Calling 概要

Function Callingとは、先ほども述べたように、
GPTに自分が作成した関数のリストを与えておくことで、
プロンプトに応じてリストから最適な関数を選び、引数を返してくれる機能です。

Function Callingとは、
OpenAI社が2023年にリリースしたChat APIの追加機能です。

Function Callingを利用することで、
OpenAI APIのレスポンスが外部関数の呼び出しを検知し、教えてくれるようにすることができます。

Function Calling 使用例

例えば、
OpenAI APIを使用した「天気を回答するチャットボット」を作成すると仮定すると、
OpenAIは最新の天気予報の情報を持っていないため、
最新の天気情報を取得するには外部システムの関数（天気を取得するAPI）を呼び出す必要があります。

構成としては下記のようになります。

ただしユーザーは天気以外の質問も行います。

そのため天気を取得するAPIを呼び出すタイミングがいつ来るかわかりません。

そこでFunction Callingの機能を使用します。

Function Callingを利用することで、
チャットボットとの会話の中で天気を取得する関数の呼び出しが必要になった際に、
OpenAI APIの回答がサーバーに指示を与えます。

サーバーはOpenAI APIの回答から関数実行の指示を取得して、必要な関数を呼び出します。

もしも天気に関係しない内容をチャットボットに投げかけた場合は、
外部の関数を呼び出さずに通常のOpenAIからの回答が返ってきます。

詳細は公式サイトを参照ください。

まとめ

いかがだったでしょうか。

Function Callingの機能を使用することで、
外部サービスと適切なタイミングで接続し、
ユーザーが必要とする適切な回答を取得する事ができます。

弊社では、
ChatGPTと同じ生成AIを利用したセキュアな社内利用向けChatGPTを製品として提供しています。

こちらでは、
本ブログで紹介したような精度の高いプロンプトを効率的に使えるような仕組みもご紹介しているので、
併せてご一読頂けたら幸いです。
【BizCopilot Powered By ChatGPT】Azure OpenAI 社内利用 ChatGPT

ここまでお付き合いいただき、誠にありがとうございました。