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OpenAI Chat Completions APIのツール呼び出しを使ってPL/SQLファンクションを呼び出すhttps://apexugj.blogspot.com/2024/04/chat-with-generative-ai-fc-sample-app.html
以下は過去の内容です。
以下より追加した実装について紹介します。
ファンクションget_current_weatherが登録されました。このget_current_weatherは必ずPL/SQLのファンクションとして、CLOBの引数が１つ（JSONが渡されることを想定）、戻り値はCLOB（こちらもJSONが返されることを想定）であることを前提としています。
Functionとして先ほど作成したget_current_weatherを選択します。Function Set NameはWeatherとします。
ファンクション・セットWeatherが登録されました。
以上でFunction Callingの機能追加は完了です。アプリケーションを実行すると、記事の先頭のGIF動画のように動作します。
以下は過去の内容です。
以前にOpenAIのChatGPTのAPIを呼び出すサンプル・アプリケーションを作成しました。そのときの記事は「OpenAIのChatGPTのAPIを呼び出すAPEXアプリを作る」です。
今回は、以前の記事で作成したAPEXアプリケーションにFunction Callingを扱うコードを追加してみました。
OpenAIのブログ記事「Function calling and other API updates」を元にサンプルを実装しています。この記事では、都市を指定して現在の天気を質問しています。OpenAIの記事での質問は「What is the weather like in Boston?」ですが、今回作成したサンプル・アプリケーションには、「現在の東京の天気を教えてください。」と質問しています。
最初に質問を投げたときは、Function Set（これはOpenAIのAPIの引数ではなく、今回のサンプル・アプリケーションで作った設定です）の指定が無いため、API呼び出しに属性functionsが含まれず、ChatGPTからは「申し訳ありませんが、私は情報を提供することができません。」と返されています。２回目はFunction Callingが行われて外部の天気APIサービス（Open-Meteo.comを呼び出しています）より現在の東京の天気を取得しているため、「現在の東京の天気は「晴れ」です。」と回答されています。
上記のAPEXアプリケーションのエクスポートを以下に置きました。
https://github.com/ujnak/apexapps/blob/master/exports/chatgpt-app-fc.zip
最初にfunction callingの呼び出し対象となるファンクションを登録する表を作成します。
クイックSQLの以下のモデルより、表OPENAI_FUNCTIONSとOPENAI_FUNCTION_SETを作成します。
表OPENAI_FUNCTIONSには、ファンクションの名前（APIでは属性name）、ファンクションの説明（属性description）およびファンクションのパラメータ定義（属性parameters）を定義します。手っ取り早く開発するため、parametersにはJSON形式のドキュメントをそのまま記述します。
表OPENAI_FUNCTION_SETでは、表OPENAI_FUNCTIOINSに定義したファンクションをひとまとめにします。ChatGPTのAPIを呼び出す際に、ここで設定したファンクションセット名を指定することで、そのセットに含まれるファンションをAPIの属性functionsに含めます。
今回は表OPENAI_FUNCTIONSおよびOPENAI_FUNCTION_SETにデータが投入できるアプリケーションがあればよいので、クイックSQLによる表の生成からアプリケーションの作成までを、続けて実施します。
生成されたSQLスクリプトを即時実行した後、アプリケーションの作成を開始します。次に開く確認画面でも、アプリケーションの作成をクリックします。
アプリケーション作成ウィザードが起動します。表OPENAI_FUNCTIONS、OPENAI_FUNCTION_SETのレポートとフォームのページが追加済みになっています。
アプリケーションの名前はOpenAI Function Callingとし、アプリケーションの作成を実行します。
アプリケーションが作成されます。
アプリケーションを実行し、ChatGPTから呼び出すファンクションを設定します。
OpenAIのブログ記事に従って、ファンクションget_current_weatherを定義します。
Functionsを開きます。
作成をクリックします。
Function nameとしてget_current_weather、DescriptionとしてGet the current weather in a given location、Parametersには以下のJSONドキュメントを記述します。
{
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
},
"unit": {
"type": "string",
"enum": [
"celsius",
"fahrenheit"
]
}
},
"required": [
"location"
]
}
ファンクションget_current_weatherのコードは以下です。
都市名から緯度経度を求めるために、アマノ技研様が公開している「世界の百万都市の位置データ Location Data of Megacities」のCSVデータをダウンロードし、表AMANO_CITY_LOCATIONS（新規作成）にロードしています。データのロードには、SQLワークショップのデータ・ワークショップを使用しています。
また、weathercodeについては「気象関連コード表」に記載されているWMO 4501のHTML表をデータ・ワークショップにコピペし、表WMO4501（新規作成）にロードしています。
ファンクションの登録は以上です。
Function Setのページを開き、作成をクリックします。
作成をクリックします。
以前に作成したChatGPTのAPIを呼び出すアプリケーションに機能を追加します。
最初にプロシージャcall_openai_apiを作成します。以前は動的アクションのサーバー側のコードを実行にコードを直書きしていましたが、コードが長くなりすぎ制限を超えてしまいました。
送信するアイテムは、P1_USER_MESSAGE、P1_FUNCTION_SETです。戻すアイテムはP1_REQUEST、P1_RESPONSEです。戻すアイテムは両方ともデバッグ用途で、無くても問題ありません。
ファンクション・セットを指定するページ・アイテムを作成します。
識別の名前はP1_FUNCTION_SET、タイプは選択リストです。ラベルはFunction Setとします。LOVのタイプにSQL問合せを選択し、SQL問合せとして以下を記述します。
select function_set_name d, id r from openai_function_set追加値の表示はオフ、NULL値の表示はオンとして、NULL表示値に-- No function set assigned --を記述します。
デバッグ用にタイプが表示のみのページ・アイテムP1_REQUESTおよびP1_RESPONSEを作成します。
今回の記事は以上です。
Oracle APEXのアプリケーション作成の参考になれば幸いです。
完
