TL;DR: Function calling permite que modelos da OpenAI interajam com código externo e APIs, possibilitando a execução de ações como buscar dados em tempo real, enviar e-mails ou consultar bases de conhecimento. A implementação envolve definir funções com um schema JSON claro, permitindo ao modelo decidir quando chamá-las para complementar suas respostas. Seguir boas práticas na definição das funções é crucial para garantir a eficácia e segurança da integração.

Takeaways:

• Function calling expande as capacidades dos modelos OpenAI, permitindo-lhes interagir com funções customizadas e serviços externos.
• A definição das funções é feita através de um schema JSON que especifica nome, descrição e parâmetros necessários para a execução.
• O modelo analisa a requisição e decide autonomamente se deve chamar uma função específica, retornando os argumentos necessários em formato JSON.
• Exemplos práticos incluem obter dados atualizados (como clima), executar ações (como enviar e-mails) e buscar informações em bases de conhecimento externas.
• Melhores práticas incluem descrições claras para funções e parâmetros, uso de enums para restringir valores e definição explícita de quando usar as funções via system prompt.

Guia sobre Function Calling com Modelos OpenAI

Introdução

Function calling é uma estratégia avançada que permite aos modelos da OpenAI interagirem com código personalizado e serviços externos, ampliando suas capacidades além da mera geração de texto. Essa tecnologia viabiliza a execução de ações específicas, como o envio de e-mails ou a busca por dados atualizados, integrando informações de sistemas externos às respostas do modelo. Dessa forma, o uso do function calling abre novas possibilidades para a automação e a criação de aplicações inteligentes.

Neste artigo, exploraremos de forma detalhada o conceito de function calling, seus aspectos técnicos e as etapas necessárias para sua implementação. Abordaremos, também, exemplos práticos que demonstram como essa técnica pode ser aplicada para obter dados meteorológicos, enviar e-mails e consultar bases de conhecimento. Assim, o leitor terá uma visão abrangente e didática do processo, entendendo desde a definição das funções até as melhores práticas para sua utilização.

Ao longo do texto, serão apresentados conceitos relevantes, comparações e exemplos que ilustram a importância de seguir uma estrutura bem definida no desenvolvimento dessas aplicações. O conteúdo foi elaborado com base em informações verificáveis e técnicas, garantindo clareza e precisão para desenvolvedores e entusiastas da área. Compreender esse recurso é fundamental para quem deseja integrar modelos de linguagem a aplicações do mundo real.

O que é Function Calling?

O function calling consiste em uma técnica que permite a interação direta entre os modelos da OpenAI e funções customizadas ou serviços externos. Por meio desse recurso, o modelo pode decidir chamar funções específicas para obter dados ou executar ações que complementam sua resposta textual. Essa capacidade de acionar funções expande significativamente o potencial dos modelos, permitindo a realização de tarefas práticas e automatizadas.

Ao integrar function calling, os modelos passam a buscar informações atualizadas e a alterar estados de aplicações de forma automática. Essa interação permite, por exemplo, consultar bancos de dados, processar informações em tempo real e executar operações diversas sem que o usuário precise realizar a ação manualmente. Tal abordagem torna o sistema mais dinâmico e adaptável a diferentes cenários operacionais.

Além disso, o recurso possibilita a execução de tarefas como a obtenção de dados meteorológicos, envio de e-mails e pesquisas em bases de conhecimento, integrando de maneira transparente a geração de texto com a execução de funções específicas. Essa combinação de recursos permite que os modelos atuem tanto como geradores de conteúdo quanto como instrumentos de ação direta, elevando o nível de interatividade nas aplicações desenvolvidas.

Exemplo: Obtenção de Dados Meteorológicos

No exemplo de obtenção de dados meteorológicos, a função get_weather é definida para capturar a temperatura atual de uma localização informada. Essa função inclui uma descrição clara, seu nome e os parâmetros necessários, garantindo que o modelo saiba exatamente qual dado deve ser solicitado. Dessa forma, o exemplo ilustra a aplicação prática do function calling para buscar informações atualizadas em tempo real.

A função get_weather exige que o usuário forneça a localização desejada, e o modelo retorna um objeto em formato JSON contendo o nome da função e os argumentos utilizados. Essa estrutura de requisição padronizada permite a integração segura e eficiente entre o modelo e os serviços de consulta, garantindo a validade dos dados retornados. A definição precisa dos parâmetros é fundamental para evitar erros e assegurar a execução correta da função.

Dessa maneira, a implementação dessa função demonstra como o function calling pode ser usado para acessar dados dinâmicos, como informações climáticas. A aplicação prática na obtenção de dados meteorológicos exemplifica como a técnica pode ser incorporada em sistemas que necessitam de respostas baseadas em dados externos. Assim, desenvolvedores podem criar soluções interativas que combinam a geração de texto com a execução de funções específicas.

Exemplo: Envio de E-mails

No exemplo de envio de e-mails, a função send_email foi criada para ilustrar como os modelos podem executar ações práticas no mundo real. Essa função requer parâmetros essenciais, como destinatário, assunto e corpo do e-mail, permitindo que a mensagem seja composta e enviada automaticamente. A utilização dessa função demonstra a capacidade dos modelos de integrar funcionalidades de comunicação diretamente em suas respostas.

Ao definir a função send_email, é necessário especificar que os parâmetros ‘to’, ‘subject’ e ‘body’ são obrigatórios para que o processo seja executado corretamente. O modelo pode inclusive realizar múltiplas chamadas para essa função, possibilitando o envio de e-mails para diversos destinatários em uma única interação. Essa característica mostra a flexibilidade e a escalabilidade do recurso, adaptando-o a diferentes necessidades operacionais.

Após a execução da função, o resultado é devolvido ao modelo, que o incorpora na resposta final da interação. Essa retroalimentação assegura que o estado do sistema seja atualizado e que o usuário receba uma resposta baseada na ação realizada. Dessa forma, o exemplo do envio de e-mails evidencia como o function calling pode transformar processos manuais em operações automatizadas, tornando os sistemas mais eficientes.

Exemplo: Busca em Base de Conhecimento

No exemplo de busca em base de conhecimento, a função search_knowledge_base é utilizada para consultar informações relevantes a partir de uma query. A função permite que o usuário especifique uma consulta juntamente com opções como número de resultados, filtro de domínio e tipo de ordenação. Com isso, o modelo pode acessar uma base estruturada e retornar dados que atendam a critérios específicos.

Essa função notavelmente possibilita a escolha de diferentes critérios para a ordenação dos resultados, como relevância, data, popularidade ou ordem alfabética. A flexibilidade na definição desses parâmetros permite que a busca seja ajustada conforme a demanda do usuário, tornando a pesquisa mais precisa. A estruturação por meio de um schema que inclui nome, descrição e parâmetros assegura a correta passagem dos dados e a integridade dos resultados.

Com a implementação do function calling para a busca em bases de conhecimento, os modelos conseguem consultar e retornar informações detalhadas de sistemas externos de forma integrada. O retorno estruturado em JSON facilita a interpretação dos dados e a sua aplicação prática em diferentes contextos. Dessa forma, desenvolvedores podem construir aplicações que combinam a capacidade de processamento dos modelos com o acesso a informações complexas e contextualizadas.

Passos para Implementar Function Calling

A implementação do function calling inicia-se com a definição da função, que deve conter nome, descrição e os parâmetros necessários para a operação desejada. Essa etapa cria um schema padronizado que orienta o modelo quanto à finalidade e aos dados esperados durante a requisição. A clareza na definição da função é crucial para que a integração ocorra sem ambiguidades e com precisão técnica.

Em seguida, o modelo é chamado com a função definida, incorporando-a ao parâmetro “tools” na requisição. Nesse momento, o modelo analisa o contexto e decide se e quando deve acionar a função para obter os dados ou realizar a ação solicitada. Esse processo dinâmico integra a geração de texto com a execução de operações específicas, proporcionando uma interação mais completa e funcional.

Por fim, uma vez efetuada a chamada pelo modelo, o código associado à função é executado com os argumentos fornecidos e os resultados obtidos são retornados para o sistema. Essa retroalimentação permite que o modelo utilize as informações processadas para construir a resposta final ao usuário. Dessa forma, cada etapa, da definição à execução e retorno dos resultados, contribui para uma aplicação robusta e integrada.

Definindo Funções: Schema e Parâmetros

A definição de funções para o function calling é realizada por meio de um schema em JSON que descreve de maneira clara o que a função faz e quais argumentos ela espera receber. Esse schema inclui campos fundamentais como nome, descrição e parâmetros, possibilitando ao modelo uma compreensão precisa da função. A padronização por meio do JSON schema garante que os dados sejam validados e processados corretamente.

Os parâmetros especificados nesse schema são definidos utilizando tipos, enums e descrições detalhadas, o que assegura a integridade dos dados passados para a função. Essa estrutura detalhada evita a inserção de informações indesejadas, especialmente quando o campo “additionalProperties” está configurado como false em modo strict. Dessa forma, o schema não só valida os dados, mas também estabelece um padrão que facilita a integração entre o modelo e a função.

Ferramentas como Pydantic e Zod são frequentemente utilizadas para converter objetos em schemas, o que simplifica o desenvolvimento e a manutenção do código. A utilização desses recursos permite a implementação de um modo estrito (strict mode), em que as funções seguem rigorosamente o schema definido. Essa disciplina técnica é fundamental para garantir que o function calling opere com eficiência e segurança, minimizando erros e inconsistências.

Melhores Práticas para Definir Funções

Para garantir a eficácia do function calling, é essencial que os nomes das funções e as descrições dos parâmetros sejam escritos de forma clara e detalhada. Essa prática orienta o modelo a utilizar as funções corretamente, eliminando ambiguidades e assegurando que as operações sejam executadas conforme planejado. A clareza inicial na definição das funções constitui a base para uma integração bem-sucedida com serviços externos.

Além disso, o uso de enums e estruturas de objeto na definição dos parâmetros ajuda a evitar estados inválidos e restrições indesejadas. Manter um número reduzido de funções, porém altamente precisas, permite que o modelo atue de maneira mais eficiente, sem sobrecarregar o processo com chamadas redundantes. Essa organização e padronização são fundamentais para aprimorar o desempenho e a confiabilidade do sistema.

Por fim, seguir as melhores práticas de engenharia de software e utilizar o system prompt para definir explicitamente quando e como cada função deve ser acionada é vital para a integração do function calling. Essa abordagem garante que a implementação seja robusta e escalável, alinhando as operações técnicas com os objetivos práticos da aplicação. Dessa forma, desenvolvedores podem construir soluções inteligentes que interligam processamento de linguagem natural e execução de ações automatizadas.

Conclusão

Function calling se apresenta como uma ferramenta poderosa para estender as capacidades dos modelos OpenAI, possibilitando a integração de funções customizadas e serviços externos de forma dinâmica. Essa abordagem amplia o espectro de atuação dos modelos, permitindo que executem tarefas práticas que vão além da geração de texto. Com isso, o recurso se torna indispensável para o desenvolvimento de aplicações mais interativas e eficientes.

Os tópicos abordados ao longo deste artigo demonstraram, por meio de exemplos práticos e orientações técnicas, como definir funções, configurar schemas e implementar processos que garantem a integração correta do function calling. Desde a obtenção de dados meteorológicos até o envio de e-mails e a consulta a bases de conhecimento, cada exemplo ressaltou a importância de seguir práticas bem definidas para a execução de operações complexas. Essa abordagem sistemática orienta desenvolvedores a explorar todo o potencial dessa tecnologia inovadora.

Com o avanço contínuo da inteligência artificial, o uso do function calling promete se tornar cada vez mais relevante em diversos contextos. A integração entre a capacidade de processamento dos modelos e a execução de funções específicas abre caminho para a automação de processos e a implementação de soluções inteligentes em tempo real. Essa evolução aponta para desafios futuros e amplia as possibilidades de aplicação, consolidando o function calling como uma competência essencial para profissionais da área.

Referências

Fonte: OpenAI Help Center. “Function Calling in the OpenAI API”. Disponível em: https://help.openai.com/en/articles/8555517-function-calling-in-the-openai-api?utm_source=openai

Fonte: Microsoft Learn. “How to use function calling with Azure OpenAI Service”. Disponível em: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/how-to/function-calling?utm_source=openai

Fonte: Towards Data Science. “Create an Agent with OpenAI Function Calling Capabilities”. Disponível em: https://towardsdatascience.com/create-an-agent-with-openai-function-calling-capabilities-ad52122c3d12/?utm_source=openai

Fonte: Microsoft Learn. “Understanding OpenAI Function Calling”. Disponível em: https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/ai/conceptual/understanding-openai-functions?utm_source=openai

Fonte: 33rd Square. “OpenAI Function Calling: Empowering Developers to Build Smarter Applications”. Disponível em: https://www.33rdsquare.com/openai-function-calling/?utm_source=openai