סיכום
במודול הזה למדת כיצד קריאת כלים מרחיבה מודל בינה מלאכותית גנרטיבי מהיגיון טקסט בלבד לפעולה מעשית ומבוססת.
בחנת כיצד להגדיר כלים בבקשות API של OpenAI Responses וכיצד כל כלי מוסיף יכולת שונה:
- כלי code_interpreter מאפשר למודל ליצור ולהריץ קוד פייתון לחישובים, ניתוח נתונים ופתרון בעיות איטרטיבי.
- כלי web_search מאפשר שליפת מידע חיצוני עדכני כך שהתגובות יכולות לכלול תוכן עדכני ומבוסס על מקור.
- הכלי file_search עוזר למודל לענות על שאלות מתוך מסמכים מאונדקסים וקבצי ידע משלך.
- כלי הפונקציות מאפשר ליישום שלך להריץ לוגיקה עסקית מותאמת אישית ולהחזיר תוצאות למודל.
בכל הכלים, אותו דפוס יישום מרכזי חל: הגדר את הכלי בבקשתך, תן למודל להחליט מתי להשתמש בו, להחזיר פלט של כלי כשנדרש, ולאמת את התגובות לנכונות ובטיחות.
כשלב הבא, תוכל לשלב את הטכניקות הללו כדי לבנות עוזרים מוכשרים יותר ולהתפתח לפתרונות סוכנים מלאים עם הוראות, כלים ותזמון מתמשכים.