GPT関数呼び出すの2：ArrayとObjectsのような高度な出力制御

前回の概要

GPTの新機能の説明

GPTの関数呼び出し(function calling)で、文章からSQL文を生成

ユーザープロンプト

prompt_user = '''
2023年5月31日に、商品価格が1,000円以上の売上を出してください
'''

アウトプット

{'month': 5, 'day': 31, 'price': 1000}

前回は数字だけの生成ができましたけど、実際はいろいろの形も生成できます。

今回の概要

より活用できるように、今回は数字・文字列の出力と、Array・Objectsと合わせて出力したいと思います。

文章から名前と年齢を出力、ただし1個ではなく、リストで返す

イメージ

このような文章から

司会は３年連続の俳優、大泉洋（４９）と初司会の女優、橋本環奈（２３）、そして桑子真帆アナウンサー（３５）が務める。
また、嵐・櫻井翔（４０）が新設のスペシャルナビゲーターに就任した。

このような出力にしたい

大泉洋, 49
橋本環奈, 23
桑子真帆, 35
櫻井翔, 40

関数

prompt_function = [
    {
        "name": "get_name_and_age",
        "description": "get name and age from people",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "peopleInfo": {
                    # Array型の出力を指定
                    "type": "array",
                    "description": "An array of objects representing key and values",
                    # さらにObjects型の出力を指定
                    "items": {
                        # 名前（文字列）の出力
                        "name": {
                            "type": "string",
                            "description": "name of the person"
                        },
                        # 年齢（数字）の出力
                        "age": {
                            "type": "integer",
                            "description": "age of the person"
                        }
                    }
                }
            },
            # 出力の指定は"name"と"age"
            "required": ["name", "age"],
        },
    }
]

少し複雑だけど、これで関数の定義ができました。

ユーザープロンプト

prompt_user = '''
こちらの情報から名前と年齢をテーブルで出してください

司会は３年連続の俳優、大泉洋（４９）と初司会の女優、橋本環奈（２３）、そして桑子真帆アナウンサー（３５）が務める。
また、嵐・櫻井翔（４０）が新設のスペシャルナビゲーターに就任した。
'''

実行してみる

import openai
import json

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo-0613",
    messages=[
        {"role": "user", "content": prompt_user},
    ],
    functions=prompt_function,
    function_call="auto",
)

for i in json.loads(response["choices"][0]["message"]["function_call"]["arguments"])["peopleInfo"]:
    print(i)

アウトプット結果

{'name': '大泉洋', 'age': 49}
{'name': '橋本環奈', 'age': 23}
{'name': '桑子真帆', 'age': 35}
{'name': '櫻井翔', 'age': 40}

無事変換と出力できます。

予想外のアウトプット結果

少し指示の部分を編集してみました。

prompt_user = '''
こちらの情報から役職を除いた名前と年齢をテーブルで出してください

総裁の菅義偉は71歳、
幹事長の二階俊博は81歳、
総務会長の佐藤勉は68歳、
政調会長の下村博文は66歳、
選挙対策委員長の山口泰明は71歳です。
'''

実行してみたら、

import openai
import json

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo-0613",
    messages=[
        {"role": "user", "content": prompt_user},
    ],
    functions=prompt_function,
    function_call="auto",
)

アウトプット結果

{'役職': '総裁', '名前': '菅義偉', '年齢': 71}
{'役職': '幹事長', '名前': '二階俊博', '年齢': 81}
{'役職': '総務会長', '名前': '佐藤勉', '年齢': 68}
{'役職': '政調会長', '名前': '下村博文', '年齢': 66}
{'役職': '選挙対策委員長', '名前': '山口泰明', '年齢': 71}

定義していなかった「役職」が出てきました。しかもObjectsのキーも英語の名前ではなくて日本語になっています。

悪い結果とは言えないけど、気をつけてつか言わないといけないですね。