使用 ChatGPT 实现 function calling 进行自然语言搜索企业数据,并通过 REST API 查询数据,可以遵循以下步骤:
定义一个函数接口,用于处理自然语言查询并通过 REST API 查询数据。
使用 ChatGPT 的内置能力解析用户的自然语言查询,将其转换为结构化的查询参数。
使用解析出的参数构建 API 请求。
调用 REST API 并获取响应数据。
将查询结果格式化并返回给用户。
以下是一个具体的示例代码:
importrequestsimportjson# 定义函数接口def search_companies(query):# 解析查询entities=parse_query(query)# 构建 API 请求api_response=call_api(entities)# 格式化响应response=format_response(api_response)returnresponse# 解析查询函数def parse_query(query):# 这里可以使用任意的 NLP 库进行查询解析# 为简单起见,这里手动解析entities={}if"收入"inquery: entities["revenue"]="1000000"# 示例值if"科技公司"inquery: entities["industry"]="technology"if"2023年"inquery: entities["year"]="2023"returnentities# 构建 API 请求并调用 APIdef call_api(entities): api_url="https://api.example.com/companies"params={"year": entities.get("year","2023"),"revenue_gt": entities.get("revenue","1000000"),"industry": entities.get("industry","technology"),} response=requests.get(api_url,params=params)returnresponse.json()# 格式化响应函数def format_response(api_response): response="找到以下符合条件的公司:\n"forcompanyinapi_response: response+=f"公司名: {company['name']}, 收入: {company['revenue']}, 行业: {company['industry']}\n"returnresponse# ChatGPT function calling 示例def chatgpt_function_calling(query): response=search_companies(query)returnresponse# 用户输入的查询user_query="查找2023年收入超过100万美元的科技公司"# 调用 function calling 接口print(chatgpt_function_calling(user_query))
在上面的代码中:
parse_query 函数 解析自然语言查询。
call_api 函数 构建并发送 REST API 请求。
search_companies 函数执行整个查询流程,包括解析查询、构建 API 请求、调用 API 和格式化响应。
chatgpt_function_calling 函数 模拟 ChatGPT 的 function calling
接口,接收用户的自然语言查询并返回结果。
你可以根据具体的 REST API 文档调整 API URL 和请求参数。确保 API 返回的数据格式与你的 format_response 函数兼容。
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