目次

  1. 呼び出す予定の関数を定義
  2. ツールの定義
  3. 実行してツール要望のレスポンスを得る
  4. ツール使用結果を渡す
  5. 最終結果の取得

呼び出す予定の関数を定義

def some_function(arg1, arg2):
    """ツールとして使う関数"""
    # 処理
    	return 戻り値

ツールの定義

tools = [
    {
    	"type": "function",
    	"function": {
    	    "name": "some_function",
    	    "description": "何に使う関数であるかを説明する文章",
    	    "parameters":{
    	        "type": "object",
    	        "properties": {
    	            "arg1": {
    	                "type": "string",
    	                "description": "引数1についての説明文",
    	            },
    	            "arg2": {
    	                "type": "string",
    	                "description": "引数2についての説明文",
    	            },
    	        },
    	        "required": ["arg1"],
    	    },
    	},
    }
]

実行してツール要望のレスポンスを得る

tools を加えたときのレスポンスをまず得る．

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
model = "gpt-4o-mini"
messages = [{"role": "user", "content": "何らかの質問"}]

first_response = client.chat.completions.create(
    model = model,
    messages = messages,
    tools = tools,
)

ここで，first_response にてツールを使いたいtool_callsというレスポンスが返ってくるものとする．
このレスポンスをメッセージに加えておく．

first_response_message = first_response.choices[0].message
messages.append(first_response_message.to_dict())

ツール使用結果を渡す

次に，callされた関数群のレスポンスをメッセージに加える．

import json

available_functions = {
    "some_function": some_function,
}

for tool_call in response_message.tool_calls:
    function_name = tool_call.function.name
    function_to_call = available_functions[function_name]
    function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)
    function_response = function_to_call(
        arg1 = function_args.get("arg1"),
        arg2 = function_args.get("arg2"),
    )
    
    messages.append(
        {
            "tool_call_id": tool_call.id,
            "role": "tool",
            "name": function_name,
            "content": function_response,
        }
    )

最終結果の取得

以上のtool使用後の結果を含んだメッセージを再度処理にかけてレスポンスを

second_response = client.chat.completions.create(
    model = model,
    messages = messages,
)

として得て，

print(second_response.to_json(indent=2))

などで出力するとよい．