使用 一步 API 中转站怎样实现 OpenAI Function Call ？这篇教程告诉你

前言

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YIBU API 中转站实现 OpenAI Function Call 功能

为什么选择一步API中转站？

一步API中转站为开发者提供了稳定、高效的 API 调用服务，具有以下优势：

1. 稳定的连接速度，确保您的租房查询请求快速响应
2. 简化的接入流程，降低开发难度
3. 优化的请求处理机制，提高成功率
4. 专业的技术支持，解决您的开发问题

租房助手 Function Call 示例代码

以下是使用一步API中转站实现租房助手的完整示例代码：

from openai import OpenAI
import json

# 设置API密钥和基础URL
api_key = "sk-aBo2gWUzln更新成你自己的Key"  # 请替换为您在一步API获取的密钥
api_base = "https://api.yibuapi.com/v1"
client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=api_base)

# 定义租房查询函数
functions = [
    {
        "name": "search_rental_properties",
        "description": "Search for rental properties based on user preferences",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {"type": "string", "description": "The city or neighborhood, e.g., 'Manhattan, NY' or 'Pudong, Shanghai'"},
                "budget": {"type": "number", "description": "Maximum monthly rent in local currency"},
                "bedrooms": {"type": "integer", "description": "Minimum number of bedrooms required"},
                "bathrooms": {"type": "integer", "description": "Minimum number of bathrooms required"},
                "amenities": {
                    "type": "array",
                    "items": {"type": "string"},
                    "description": "Desired amenities like 'parking', 'gym', 'pet-friendly', 'furnished', etc."
                },
                "commute_to": {"type": "string", "description": "Location for commute calculation (optional)"},
                "max_commute_time": {"type": "integer", "description": "Maximum commute time in minutes (optional)"}
            },
            "required": ["location", "budget"]
        }
    }
]

# 用户查询
user_query = "我想在上海浦东找一个两居室的公寓，预算在每月8000元以内，最好有健身房和停车位，离陆家嘴不超过30分钟车程。"

# 生成调用请求
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个专业的租房助手，可以帮助用户寻找符合他们需求的租房选择。"},
    {"role": "user", "content": user_query}
]

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=messages,
    functions=functions,
    function_call="auto"
)

# 检查是否需要调用函数
if response.choices[0].message.function_call:
    function_call = response.choices[0].message.function_call
    function_name = function_call.name
    function_params = json.loads(function_call.arguments)

    # 根据函数名称执行相应的操作
    if function_name == "search_rental_properties":
        # 这里应该实现search_properties函数来查询实际的租房数据
        # 以下是示例返回数据
        rental_data = {
            "properties": [
                {
                    "id": "prop123",
                    "name": "阳光花园",
                    "location": "浦东新区张江高科技园区",
                    "price": 7800,
                    "bedrooms": 2,
                    "bathrooms": 1,
                    "size": 85,
                    "amenities": ["健身房", "停车位", "24小时安保"],
                    "commute_to_lujiazui": "25分钟",
                    "available_from": "2025-07-01",
                    "contact": "021-12345678"
                },
                {
                    "id": "prop456",
                    "name": "滨江公寓",
                    "location": "浦东新区浦东大道",
                    "price": 7500,
                    "bedrooms": 2,
                    "bathrooms": 1,
                    "size": 78,
                    "amenities": ["停车位", "花园", "近地铁"],
                    "commute_to_lujiazui": "20分钟",
                    "available_from": "2025-07-15",
                    "contact": "021-87654321"
                },
                {
                    "id": "prop789",
                    "name": "东方丽景",
                    "location": "浦东新区金桥",
                    "price": 8000,
                    "bedrooms": 2,
                    "bathrooms": 2,
                    "size": 90,
                    "amenities": ["健身房", "停车位", "游泳池", "儿童乐园"],
                    "commute_to_lujiazui": "28分钟",
                    "available_from": "2025-08-01",
                    "contact": "021-56781234"
                }
            ],
            "total_results": 3,
            "search_criteria": function_params
        }

        # 将结果发送回OpenAI
        result_message = {
            "role": "function",
            "name": function_name,
            "content": json.dumps(rental_data, ensure_ascii=False)
        }
        messages.append(response.choices[0].message)
        messages.append(result_message)

        final_response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o",
            messages=messages
        )

        print(final_response.choices[0].message.content)
else:
    print(response.choices[0].message.content)

代码详解

1. 初始化设置

from openai import OpenAI
import json
api_key = "您的YIBU API密钥"
api_base = "https://api.apiyi.com/v1"
client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=api_base)

这部分代码完成了必要的库导入和客户端初始化。通过设置base_url为一步API 的地址，您可以享受到稳定高效的 API 服务。

2. 定义租房查询函数

functions = [
    {
        "name": "search_rental_properties",
        "description": "Search for rental properties based on user preferences",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {"type": "string", "description": "The city or neighborhood"},
                "budget": {"type": "number", "description": "Maximum monthly rent"},
                # 其他参数...
            },
            "required": ["location", "budget"]
        }
    }
]

这里定义了一个专门用于租房查询的函数，包含了位置、预算、卧室数量、设施等多种参数，使 AI 能够准确理解用户需求。

3. 处理用户查询

当用户提出租房需求时，AI 会分析请求并调用相应的函数来检索合适的房源信息。最后，AI 会整理这些信息，以易于理解的方式呈现给用户。

实际应用场景

• 房地产网站和应用：提供智能化的租房推荐服务
• 移动端租房助手：用户只需描述需求，即可获取符合条件的房源
• 房产中介服务：提高客户匹配效率，减少人工筛选工作
• 大学生租房平台：针对学生特定需求提供精准推荐

如何优化您的租房助手

1. 实现真实数据接口：将示例中的模拟数据替换为真实的房源数据库查询
2. 添加更多筛选条件：如房龄、装修程度、周边设施等
3. 整合地图功能：显示房源位置和周边交通信息
4. 提供价格分析：与周边同类房源进行比较分析

总结

通过 一步API 中转站，我们可以轻松实现基于 OpenAI Function Call 的智能租房助手。立即访问 一步API 中转站开始您的开发之旅！

快速接入

• 第一步: 注册一步API，一键直达注册页面
• 第二步: 创建API Key，一键直达API令牌创建页面，创建API令牌步骤请参考教程
• 第三步: "base url" 填写 https://yibuapi.com/v1
• 第四步: 选择模型添加即可，一键查询模型

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