OpenAI的Assistant API是一个允许开发者在应用中集成GPT功用的接口

、Assistant API：将GPT集成到体系中的开发者接口

OpenAI的Assistant API是一个允许开发者在应用中集成GPT功用的接口。

简略来说，GPTs是界面化的操作，Assistant API则是针对开发者供给的接口。

目前，Asssistant API支撑三种东西：文件RAG、代码解释器和Function Calling。

Asssistant API有如下特色：

• 能够把GPT的功用集成到自己的体系中。
• 能够传比GPTs更多的文件。
• 国内无法访问，只能服务国外用户（国产大模型或开源大模型也会连续开放自己的Assistant API）。
• 数据保密需求不高时才适合运用。
• 收费，不便宜。

假如想扩展chatgpt的能力，让它能够指挥其他的软件去作业，那么就选择GPTs。

假如想让自己的软件取得ChatGPT的能力，得到AI加持，那么就适合Assistant API。

四、Function Calling机制：AI大模型衔接外部世界的通道

Function Calling指的是在模型中集成外部功用或API的调用能力，能够看作是大模型衔接外部世界的通道。

这意味着大模型能够在完成使命的过程中，调用外部函数或服务，以获取额定的数据或履行特定的使命。

例如，大模型能够调用气候API来获取最新的气候信息，或者调用翻译服务来供给多语言支撑。通过这种方式，大模型能够更加灵敏地与外部体系进行交互，完成更丰富的功用和更高的实用性。

Function Calling通常涉及到插件（Plugins）、OpenAI的Actions或各大模型渠道供给的东西集（tools）等技能的运用。这些东西和技能能够帮助开发者更便利地完成Function Calling，进步模型的扩展性和可用性。

相比GPTs和Assistant API，Function Calling的核心优势：

• 能够让大模型与其它事务体系的集成更加灵敏和便利。
• 能够针对事务需求做极致调优。

Function Calling的限制：

• 目前只有部分大模型支撑Function Calling，但一定会连续开放，没有Function Calling的大模型无法和其他体系衔接，几乎没有可用性。
• 接口定义会耗费额定的token，费钱。
• 即便运用了Function Calling，仍然要注意成果永久不是永久正确的，产品司理需求建立在这个假设基础上，去推敲功用的可行性。
• 需求评估Bad Case的影响范围，并做好体系兼容和用户预期管理。

Function Calling机制的重要意义

• 理论上来说，通过Function Calling，任何功用都能够和大模型结合，供给更好的用户体会。
• Function Calling机制是AI Agent化的重要组成部分。
• Function Calling给大模型的应用供给了很多的可能性，长期来看，落地过程中的各种幻觉问题一定会得到优化和解决，路途只会越来越平整，前方只会越来越光明。