近年、GPT（Generative Pre-trained Transformer）の技術革新が急速に進展しています。特に注目されているのが「Function Calling」という機能です。これはGPTに外部データの取得や計算タスクの実行能力を付与する画期的な手法です。本記事では、このFunction Callingについての基本から応用までを詳しく解説し、GPTの新たな可能性を探ります。

Function Callingの基本

Function Callingとは：Function Callingは、GPTが特定の機能を呼び出して外部データを取得したり、計算タスクを実行するためのツールです。
例えば、GPTを使ってAPIを呼び出し、過去1年間のイーサリアムの価格推移データを取得し、それを視覚化することが可能になります​​。

https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling

GPTの機能強化

• Promptのデザイン：GPTの性能と出力品質を高めるためには、適切なPromptの設計が重要です。

• Actionの追加：ActionはGPTに追加の技能を付与し、その能力の範囲を広げます。まるで多くの手足を持つようなものです。

• データの質：独自のデータと知識は、優れたGPTを構築するための鍵です

Function Callingの実装

Schemaの構築

• OpenAPI標準の採用: Function Callingを設定する最初のステップは、APIの特徴を記述するSchemaの定義です。これにはOpenAPI Specification v3.1.0が使用されます。

• API文書の確認: 暗号通貨データを取得する場合、対象APIのURL、必要なパラメータ、オプショナルなパラメータを含めたAPIの文書を確認します。

• GPTによるSchema生成: 必要なコードスニペットを取得した後、GPTを使用してこれらに基づいてOpenAPI 3.1.0準拠のSchemaを作成します。

API Keyの入力と認証

• API Keyの取得: APIサーバーから提供されるAPI Keyを取得し、これをAction設定に入力します。

• 鉴权プロセスの理解: APIの認証プロセスは、提供元によって異なりますが、API Keyの取得と入力は必須のステップです。

実行テスト

• テスト実行: Schemaの設定とAPI Keyの入力が完了したら、テストボタンをクリックしてAPIの呼び出しをテストします。

• 調整と最適化: テスト中にプロンプトの最適化、追加情報の提供、Schemaの修正など、必要に応じて調整を行います。

最後に

Function Callingを用いることで、GPTの機能は大幅に強化されます。今回の例は比較的単純なものでしたが、基礎を理解することで、さらに複雑で強力な機能を構築することが可能になります。この技術を活用すれば、データ取得から可視化まで、幅広いタスクを自動化し、効率的に行うことができるようになります。