Giải mã Function Calling trong OpenAI (Phần 3)

7 min read

function calling phần 3

Trong bài viết trước chúng ta đã tìm hiểu về hiệu suất cũng như tại sao Function calling trong OpenAi lại hiệu quả (Đọc lại phần trước tại đây). Trong bài viết này chúng ta sẽ tìm hiểu thêm ‘Best Practices’ của Function Call

Best Practices cho Function Calling trong OpenAI

Function Calling trong OpenAI là một công cụ mạnh mẽ có thể cải thiện đáng kể khả năng của các mô hình GPT. Tuy nhiên, để tận dụng hoàn toàn tính năng này, quan trọng là phải tuân thủ một số thực tiễn tốt nhất và tránh những sai lầm phổ biến. Trong phần này, chúng tôi sẽ chia sẻ một số hướng dẫn cho việc Function Calling hiệu quả, thảo luận về những sai lầm thông thường và cung cấp mẹo cho Function Calling hiệu quả trong OpenAI.

Hướng Dẫn cho Function Calling Hiệu Quả trong OpenAI

Function Calling hiệu quả trong OpenAI có thể được đạt được bằng cách tuân thủ một số hướng dẫn quan trọng:

  1. Clearly Define Functions: Trước khi sử dụng Function Calling, hãy xác định rõ mục đích và hành vi dự kiến của mỗi function. Điều này giúp chỉ định chính xác các function trong yêu cầu và đảm bảo rằng mô hình hiểu về bối cảnh của chúng.
  2. Use Multi-Shot Turns: Sử dụng lượt gọi nhiều để hiển thị cả phản hồi trực tiếp và Function Calling. Điều này cung cấp cho mô hình một cái nhìn toàn diện hơn về cuộc trò chuyện và cho phép nó tạo ra các phản hồi chính xác hơn.
  3. Format Function Calls Properly: Đảm bảo rằng các lệnh gọi function được định dạng đúng trong thông báo của hệ thống. Định dạng chính xác giúp mô hình hiểu về lệnh gọi function và tạo ra phản hồi phù hợp.
  4. Pass Function Call Schema: Chuyển mô hình gọi function vào hệ thống thông báo. Điều này cung cấp cho mô hình thông tin cần thiết để hiểu và thực thi lệnh gọi function.
  5. Use Low Temperature: Đặt temperature thấp cho việc gọi function. Temperature thấp dẫn đến kết quả tập trung và xác định hơn, có thể cải thiện độ chính xác của việc gọi hàm.
  6. Ensure Concise and Coherent Descriptions: Đảm bảo rằng các mô tả hàm và tham số súc tích và liên kết. Mô tả rõ ràng và súc tích giúp mô hình hiểu về hàm và tạo ra phản hồi phù hợp.

Bằng cách tuân thủ những hướng dẫn này, bạn có thể đảm bảo việc gọi hàm hiệu quả trong OpenAI và tận dụng tối đa tính năng mạnh mẽ này.

Các Sai Lầm Phổ Biến trong Function Calling trong OpenAI

Trong quá trình làm việc với Function Calling trong OpenAI, có một số sai lầm phổ biến mà bạn nên tránh:

  1. Not Providing Clear and Concise System Prompts: Không cung cấp một đề xuất hệ thống rõ ràng và súc tích mô tả mục đích của chatbot và các hàm nó có thể gọi có thể dẫn đến sự nhầm lẫn và việc gọi hàm không chính xác.
  2. Not Using Multi-Shot Turns: Không sử dụng lượt multi-shot để hiển thị cả phản hồi trực tiếp và việc gọi hàm có thể hạn chế sự hiểu biết của mô hình về cuộc trò chuyện và dẫn đến các phản hồi ít chính xác hơn.
  3. Not Including Example Function Calls in the System Prompt: Không bao gồm ví dụ về việc gọi hàm trong đề xuất hệ thống có thể làm cho mô hình khó hiểu ngữ cảnh và tạo ra cuộc gọi hàm phù hợp.
  4. Incorrectly Formatting the Example Function Calls: Định dạng sai các ví dụ về việc gọi hàm có thể làm cho mô hình hiểu sai cuộc gọi hàm và tạo ra các phản hồi không chính xác.
  5. Not Passing the Function Call Schema to the System Prompt: Không chuyển giao mô hình gọi hàm cho hệ thống có thể làm cho mô hình không hiểu được hàm và thực thi chúng một cách chính xác.
  6. Not Using Low Temperature: Không sử dụng temperature thấp cho việc gọi hàm có thể dẫn đến các đầu ra ít tập trung và quyết định hơn, có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của việc gọi hàm.

Bằng cách nhận biết những sai lầm phổ biến này và thực hiện các biện pháp phòng ngừa cần thiết, bạn có thể tránh được các vấn đề tiềm ẩn và tận dụng hết khả năng của việc gọi hàm trong OpenAI.

Mẹo cho Function Calling Hiệu Quả trong OpenAI

Để đảm bảo việc gọi hàm hiệu quả trong OpenAI, hãy xem xét các mẹo sau:

  1. Provide Clear and Concise System Prompts: Cung cấp một đề xuất hệ thống rõ ràng và súc tích mô tả mục đích của chatbot và các hàm nó có thể gọi. Điều này giúp mô hình hiểu được ngữ cảnh và tạo ra các phản hồi chính xác hơn.
  2. Use Multi-Shot Turns: Sử dụng lượt multi-shot để hiển thị cả phản hồi trực tiếp và việc gọi hàm. Điều này cung cấp cho mô hình cái nhìn tổng quan hơn về cuộc trò chuyện và cho phép nó tạo ra các phản hồi chính xác hơn.
  3. Format Function Calls Properly: Đảm bảo rằng các cuộc gọi hàm được định dạng đúng cách trong đề xuất hệ thống. Định dạng đúng giúp mô hình hiểu được cuộc gọi hàm và tạo ra phản hồi phù hợp.
  4. Pass Function Call Schema: Chuyển giao mô hình gọi hàm cho hệ thống. Điều này cung cấp cho mô hình thông tin cần thiết để hiểu và thực thi cuộc gọi hàm.
  5. Use Low Temperature: Đặt temperature thấp cho việc gọi hàm. temperature thấp dẫn đến các đầu ra tập trung và quyết định hơn, có thể cải thiện độ chính xác của việc gọi hàm.
  6. Ensure Concise and Coherent Descriptions: Đảm bảo rằng các mô tả hàm và tham số súc tích và liên kết. Mô tả rõ ràng và súc tích giúp mô hình hiểu được hàm và tạo ra các phản hồi phù hợp.

Bằng cách tuân thủ những mẹo này, bạn có thể tăng cường hiệu quả của việc gọi hàm trong OpenAI và đạt được tích hợp tốt hơn với hệ thống và công cụ của bạn.

Best Practices cho Function Calling trong OpenAI

Để tuân theo các nguyên tắc tốt nhất cho việc gọi hàm trong OpenAI, xem xét những điều sau:

  1. Use Secure and Reliable APIs: Khi tích hợp với các API bên ngoài, đảm bảo rằng chúng an toàn và đáng tin cậy. Xác nhận cơ chế xác thực của các API, xử lý lỗi một cách chủ động và triển khai giới hạn tốc độ phù hợp để ngăn chặn lạm dụng.
  2. Implement User Confirmation Flow: Nếu các hàm liên quan đến việc thực hiện các hành động có thể có tác động phụ có hại, triển khai một luồng xác nhận người dùng. Điều này thêm một lớp bảo mật bằng cách cho phép người dùng xem xét và xác nhận các hành động trước khi thực thi.
  3. Thoroughly Review Generated API Calls: Trước khi thực thi các cuộc gọi API được tạo ra bởi mô hình, xem xét kỹ lưỡng để đảm bảo rằng chúng phù hợp với các kết quả mong muốn của bạn. Xác nhận các đầu vào, xem xét các tham số và xác minh hành vi kỳ vọng của các cuộc gọi API.
  4. Monitor and Analyze System Behavior: Liên tục giám sát và phân tích hành vi của hệ thống của bạn khi sử dụng việc gọi hàm. Điều này bao gồm việc giám sát việc sử dụng API, các số liệu hiệu suất và phản hồi của người dùng để xác định bất kỳ vấn đề hoặc lĩnh vực cần cải thiện nào.

Bằng cách tuân theo các nguyên tắc tốt nhất này, bạn có thể đảm bảo việc sử dụng an toàn và hiệu quả của việc gọi hàm trong OpenAI và tối đa hóa các lợi ích của nó đối với ứng dụng của bạn.

Trong phần tiếp theo, chúng tôi sẽ xem xét một số ví dụ thực tế về việc gọi hàm trong OpenAI.

Đọc thêm về Function OpenAI tại đây.


Avatar photo

Clean Code: Nguyên tắc viết hàm trong lập trình…

Trong quá trình phát triển phần mềm, việc viết mã nguồn dễ đọc, dễ hiểu là yếu tố then chốt để đảm bảo code...
Avatar photo Dat Tran Thanh
3 min read

Clean Code: Nguyên tắc comment trong lập trình

Trong lập trình, code không chỉ là một tập hợp các câu lệnh để máy tính thực thi, mà còn là một hình thức...
Avatar photo Dat Tran Thanh
3 min read

Clean Code: Nguyên tắc xử lý lỗi (Error Handling)

Trong quá trình phát triển phần mềm, việc xử lý lỗi không chỉ là một phần quan trọng mà còn ảnh hưởng trực tiếp...
Avatar photo Dat Tran Thanh
4 min read

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *