Zusammenfassung
In diesem Modul haben Sie gelernt, wie Toolaufrufe ein generatives KI-Modell von nur-Text-Begründung bis hin zu praktischen, geerdeten Aktionen erweitern.
Sie haben erfahren, wie Sie Tools in OpenAI-Antwort-API-Anforderungen konfigurieren und wie jedes Tool eine andere Funktion hinzufügt:
- Mit dem code_interpreter-Tool kann das Modell Python-Code für Berechnungen, Datenanalysen und iterative Problemlösungen generieren und ausführen.
- Das web_search-Tool ermöglicht das Abrufen aktueller externer Informationen, sodass Antworten zeitnahe, inhaltsgestützte Quellen enthalten können.
- Das file_search Tool hilft dem Modell, Fragen aus Ihren eigenen indizierten Dokumenten und Wissensdateien zu beantworten.
- Mit dem Funktionstool kann Ihre Anwendung benutzerdefinierte Geschäftslogik ausführen und Ergebnisse zurück an das Modell zurückgeben.
Für alle Tools gilt dasselbe Kernimplementierungsmuster: Definieren Sie das Tool in Ihrer Anforderung, lassen Sie das Modell entscheiden, wann es verwendet werden soll, geben Sie die Ausgabe des Tools bei Bedarf zurück, und überprüfen Sie Antworten auf Richtigkeit und Sicherheit.
Im nächsten Schritt können Sie diese Techniken kombinieren, um fähigere Assistenten zu erstellen und sich zu vollständigen agentischen Lösungen mit dauerhaften Anweisungen, Tools und Orchestrierung zu entwickeln.