Funções Personalizadas (Function Calling)

As ferramentas externas e APIs podem ser integradas ao modelo para adicionar funcionalidades específicas e personalizadas. Isso permite criar funções que o modelo pode chamar para realizar cálculos complexos, acessar informações externas ou realizar outras ações importantes.

Exemplos de Aplicação

• Integração com APIs: é possível integrar APIs de serviços como Google Maps, OpenWeatherMap ou APIs de banco de dados para que o modelo possa acessar informações em tempo real. Por exemplo, se você estiver desenvolvendo um modelo de previsão do tempo, pode chamar uma API de previsão do tempo para obter as condições climáticas atuais e previstas.
• Cálculos Complexos: é possível criar funções que realizem cálculos complexos, como a implementação de algoritmos de machine learning ou a resolução de equações diferenciais. Por exemplo, se você estiver desenvolvendo um modelo de previsão de comportamento financeiro, pode chamar uma função para calcular o valor presente de uma série temporais.
• Acessar Informações Externas: é possível criar funções que acessam informações externas, como bases de dados ou arquivos de texto. Por exemplo, se você estiver desenvolvendo um modelo de recomendação de produtos, pode chamar uma função para acessar a base de dados de produtos e obter as informações necessárias.

Benefícios

• Personalização: é possível criar funções personalizadas que atendam às necessidades específicas do seu modelo.
• Flexibilidade: é possível integrar ferramentas externas e APIs para adicionar funcionalidades ao modelo.
• Eficiência: é possível realizar cálculos complexos e acessar informações externas de forma eficiente.

Exemplos de Código

# Exemplo de integração com API
import requests

def get_weather(city):
    url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid=YOUR_API_KEY"
    response = requests.get(url)
    return response.json()

# Exemplo de cálculo complexo
import numpy as np

def calculate_present_value(series):
    return np.pv(0.05, series)

# Exemplo de acesso a informações externas
import pandas as pd

def get_product_info(product_id):
    df = pd.read_csv("products.csv")
    return df.loc[df["id"] == product_id]

Esses exemplos mostram como criar funções personalizadas para realizar cálculos complexos, acessar informações externas e integrar ferramentas externas ao modelo.