GPT function calling-让GPT学会使用工具

    今天开始，我们逐步思考如何将大型语言模型真正与企业应用结合。今天非常轻松，我们将一起探讨如何利用大型语言模型构建更友好、智能且人性化的交互方式。

    其中包括一个名为"conversation summary barber memory"的有趣工具。这项作业的挑战在于打破传统思维，将大型语言模型的特性创造性地融入到企业应用中。

 我们看看其他人是如何应用的。一个项目叫做K8S GPT Cuban native，可能大家都听说过，即使没有使用过也可能听说过。让我们看一个实际项目的例子，K8SGBT Cuban native。在部署集群时，我们常常犯一些错误，遗漏一些最佳实践，或者根本没有理解。K8SGBT通过扫描监控集群，发现问题并提供建议，这其中就用到了大型语言模型。但是，调用集群信息需要使用工具。这引出了今天我们要讨论的内容。

    在之前的课程中，我们多次提到了企业应用中应用GPT的一些挑战。其中包括获取实时信息、启用数据、多模态应用、理解复杂场景以及在实际环境中执行动作。这些挑战的解决方案与GPT的工具调用密切相关。在企业应用中，我们需要使用工具使GPT能够获取实时信息，理解复杂场景，并执行相应动作。
    在2023年的6月份，GPT的新版本，包括GPT-4的0613版本和GPT-3.5turbo的0613版本，都增加了对Function calling的支持。这意味着我们可以通过调用函数的方式让GPT使用特定的工具。在调用函数时，我们向GPT传递信息，告诉它可以使用哪个工具以及如何使用。这是一个与对话相似的过程，但在函数调用中，我们告诉GPT使用特定的方法。
    接下来，让我们看一下如何使用GPT function calling。首先，我们需要将要使用的方法存储起来，以便今后通过程序查找。然后，我们传递信息给GPT，告诉它使用哪个方法以及传递的参数。GPT将返回一个包含方法调用结果的信息，我们可以将这些结果传递给企业应用进行进一步分析和处理。

● 如何通过GPT function calling获取当前集群的状态的全流程使用案例：

1. 首先，我们需要定义一个名为"get_cluster_status"的函数，用于获取集群状态。这个函数接收一个参数，即集群名称。
2. 在调用GPT之前，我们需要将函数定义存储在一个数据结构中，以便今后通过程序查找。
3. 当用户提出获取集群状态的请求时，我们将这个请求传递给GPT，并告诉它我们要调用"get_cluster_status"这个函数。
4. GPT使用大型语言模型进行解析，并根据我们提供的函数名称和参数，生成相应的调用代码。
5. GPT返回生成的代码，我们将其存储在一