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打造專屬ChatGPT：透過OpenAI Tool Calling深度整合資源
這篇文章探討了如何利用OpenAI的Tool Calling功能來打造個人化的ChatGPT，實現更優化的資源整合和流暢的用戶互動體驗。文章強調大型模型在捕捉使用者意圖及自動調用外部工具方面的能力提升，並深入介紹Tool Calling功能及其生命周期，包括定義工具、準備參數與工具調用。此外，文章還詳細說明了注意事項，如處理finish_reason、在調用中使用結構化輸出、工具選擇策略及費用規範，並提供了一系列的實作範例來展示Tool Calling的實際應用。
打造專屬ChatGPT：利用LLM進行結構化輸出(Structured Outputs)
文章說明了OpenAI結構化輸出(Structured output)的使用方式，介紹如何將對話中的非結構化數據轉化為特定的結構化資訊。同時提供了一系列的應用範例，包括數學問題解答過程、非結構化數據處理及用戶界面生成等。並展示了如何使用Python的pydantic模組來撰寫JSON Schema，且包含實作時的注意事項。
打造專屬ChatGPT：OpenAI Chat Completion API參數解析(20241111更新)
文章中，探討了如何使用OpenAI的Python SDK來操作Chat completions API，特別關注gpt-4o模型所需的參數以及回傳物件的結構，並針對不太容易理解的參數進行重新分組和白話文解釋，希望能讓OpenAI虛無縹緲的說明稍微具象化。