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| from openai import OpenAI
import json
from itertools import permutations, product
import operator
# 加载API密钥
with open('../keys.json', 'r') as f:
provider = json.load(f)["lkeap"]
# 定义计算24点的函数
def calc_24(nums):
# 定义运算符映射
op_map = {
'+': operator.add,
'-': operator.sub,
'*': operator.mul,
'/': operator.truediv
}
# 递归函数，用于计算表达式的值
def evaluate_expression(expr):
try:
return eval(expr)
except ZeroDivisionError:
return None
# 穷举所有可能的表达式
for nums_perm in permutations(nums):
for ops_perm in product(list(op_map.keys()), repeat=3):
# 构造所有可能的表达式
expressions = [
f"({nums_perm[0]} {ops_perm[0]} {nums_perm[1]}) {ops_perm[1]} ({nums_perm[2]} {ops_perm[2]} {nums_perm[3]})",
f"({nums_perm[0]} {ops_perm[0]} ({nums_perm[1]} {ops_perm[1]} {nums_perm[2]})) {ops_perm[2]} {nums_perm[3]}",
f"{nums_perm[0]} {ops_perm[0]} (({nums_perm[1]} {ops_perm[1]} {nums_perm[2]}) {ops_perm[2]} {nums_perm[3]})",
f"(({nums_perm[0]} {ops_perm[0]} {nums_perm[1]}) {ops_perm[1]} {nums_perm[2]}) {ops_perm[2]} {nums_perm[3]}",
f"{nums_perm[0]} {ops_perm[0]} ({nums_perm[1]} {ops_perm[1]} ({nums_perm[2]} {ops_perm[2]} {nums_perm[3]}))",
]
# 尝试计算每个表达式
for expr in expressions:
result = evaluate_expression(expr)
if result is not None and abs(result - 24) < 1e-6:
return True, expr.replace('/', '÷')
return False, ""
# 定义检查是否能计算出24点的函数
def can_make_24(cards):
cards = [float(card) for card in cards]
can, steps = calc_24(cards)
if can:
return f"Yes, the calculation steps are: {steps}"
else:
return "No"
# 定义工具列表
tools = [
{
'type': 'function',
'function': {
'name': 'can_make_24',
'description': 'Determine if four numbers can be used to calculate 24',
'parameters': {
'type': 'object',
'properties': {
'cards': {
'type': 'array',
'description': 'Four numbers',
'items': {
'type': 'integer',
},
},
},
'required': ['cards'],
},
}
}
]
def function_call_example(prompt):
messages = [{'role': 'user', 'content': prompt}]
client = OpenAI(api_key=provider["key"], base_url=provider["base"])
try:
response = client.chat.completions.create(
model=provider["models"][0],
messages=messages,
temperature=0.01,
top_p=0.95,
stream=False,
tool_choice = "auto",
tools=tools)
tool_calls= response.choices[0].message.tool_calls
if tool_calls is None:
#print("response:", response)
print("当前模型不支持函数调用，尝试用模拟函数调用方式")
return function_call_simulate(prompt)
except Exception as e:
print("Error message:", e.message)
print("发生了异常，有一些模型会用这种方式来拒绝函数调用，尝试用模拟函数调用方式")
return function_call_simulate(prompt)
func1_name = response.choices[0].message.tool_calls[0].function.name
func1_args = response.choices[0].message.tool_calls[0].function.arguments
func1_args = json.loads(func1_args) # 将字符串转换为字典
func1_out = eval(f'{func1_name}(**func1_args)') # 调用函数
print("函数调用结果:",func1_out)
# 将函数调用的结果添加到消息中
messages.append({
'role': 'assistant',
'content':func1_out
})
messages.append({
'role': 'user',
'content':'翻译assistant返回的结果，如果题目是有解的详细解释计算过程，浮点数如果有可能尽量显示为整数'
})
# 再次调用模型以完成对话
response = client.chat.completions.create(
model=provider["models"][0],
messages=messages,
temperature=0.01,
top_p=0.95,
stream=False)
return response.choices[0].message.content
def function_call_simulate(p):
prompt = '''请按步骤处理问题:
1,识别用户意图对应的函数，函数名和参数列表在assistant中定义。
2,提取参数,如果有必要可以对提取的参数进行优化以确保格式和类型正确
3,按以下JSON格式输出,不要附加任何与JSON内容无关的额外的标记、说明或者装饰:
[{"id":"call_{random-id}", "function":{"arguments":"{parameters}", "name":"{functionName}"}, "type":"function", "index":{index}}]
4 要处理的问题是:'''
messages = [{'role': 'user', 'content': prompt+p},
{'role': 'assistant', 'content':json.dumps(tools)}]
client = OpenAI(api_key=provider["key"], base_url=provider["base"])
response = client.chat.completions.create(
model=provider["models"][0],
messages=messages,
temperature=0.01,
top_p=0.95,
stream=False)
# 解析函数调用
clean_string = response.choices[0].message.content.strip("'''").strip('"""').strip()
start_index = clean_string.find("[")
end_index = clean_string.rfind("]")
if start_index != -1 and end_index != -1:
json_content = clean_string[start_index:end_index + 1] # 包含最后一个 ]
# 解析 JSON 内容
try:
tool_calls = json.loads(json_content)
func1_name = tool_calls[0]['function']['name']
func1_args = tool_calls[0]['function']['arguments']
func1_args = json.loads(func1_args) # 将字符串转换为字典
func1_out = eval(f'{func1_name}(**func1_args)') # 调用函数
print("函数调用结果:",func1_out)
# 将函数调用的结果添加到消息中
messages.append({
'role': 'assistant',
'content':func1_out
})
messages.append({
'role': 'user',
'content':'翻译assistant返回的结果，如果题目是有解的详细解释计算过程，浮点数如果有可能尽量显示为整数'
})
# 再次调用模型以完成对话
response = client.chat.completions.create(
model=provider["models"][0],
messages=messages,
temperature=0.01,
top_p=0.95,
stream=False)
return response.choices[0].message.content
except json.JSONDecodeError as e:
print("内容不符合json格式", e)
else:
print("未找到有效的 JSON 内容")
# 测试函数调用
prompt = "用中文回答：对于扑克牌 3, 3, 8, 8 是否能计算出24点？"
print(function_call_example(prompt))
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