AzureOpenAI入門：FunctionCallingで生成AI×ツールを実現する

import datetime

def current_time(location: str):
    # 簡易的に現在時刻を送信
    current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    return {
        "current_time": current_time,
        "timezone": location,
    }


def current_weather(location: str):
    # ダミーの天気データを返す
    return {
        "location": location,
        "temperature": 15,
        "description": "晴れ",
    }

{
  "type": "function",
  "function": {
    "name": "関数名",
    "description": "関数の説明(生成AIがこの説明を読んで関数を実行するか判断します)",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "【引数名】": {
          "type": "データ型（string, integer, booleanなど）",
          "description": "引数の説明"
        },
      },
      "required": [
        "必須の引数名",
      ]
    }
  }
}

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Dict, Any


class WeatherArgs(BaseModel):
    """get_current_weather関数の引数モデル"""

    location: str = Field(
        ...,
        description="天気情報を取得したい都市名(日本語)。例: '東京'",
    )


class TimeArgs(BaseModel):
    """get_current_time関数の引数モデル"""

    location: str = Field(
        ...,
        description="時刻を取得したい都市名(日本語)。例: '東京', 'ニューヨーク'",
    )


class FunctionSchemaManager:
    """複数の関数スキーマを管理するクラス"""

    @staticmethod
    def get_weather_tool() -> Dict[str, Any]:
        """天気取得ツールのスキーマ"""
        return {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "current_weather",
                "description": "指定された都市の現在の天気情報を取得します",
                "parameters": WeatherArgs.model_json_schema(),
            },
        }

    @staticmethod
    def get_time_tool() -> Dict[str, Any]:
        """時刻取得ツールのスキーマ"""
        return {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "current_time",
                "description": "指定された都市の現在時刻を取得します",
                "parameters": TimeArgs.model_json_schema(),
            },
        }

    @staticmethod
    def get_all_tools() -> list[Dict[str, Any]]:
        """利用可能な全てのツールを返す"""
        return [
            FunctionSchemaManager.get_weather_tool(),
            FunctionSchemaManager.get_time_tool(),
        ]

import os
import json
from openai import AzureOpenAI
from dotenv import load_dotenv
from schemas import FunctionSchemaManager, TimeArgs, WeatherArgs
from functions import current_time, current_weather


# .envファイルから環境変数を読み込み
load_dotenv()

api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")
endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
api_version = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_VERSION")
deployment = os.getenv("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME")

# Azure OpenAIクライアントの作成
client = AzureOpenAI(
    api_version=api_version,
    azure_endpoint=endpoint,
    api_key=api_key,
)
# ツール取得
tools = FunctionSchemaManager.get_all_tools()

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "あなたは優秀なアシスタントAIです。",
    },
    {"role": "user", "content": "八王子の今の天気と時刻を教えてください。"},
]

# １回目のFunctionCallingリクエスト
response = client.chat.completions.create(
    messages=messages,
    max_tokens=1000,
    temperature=0.7,
    model=deployment,
    tools=tools,
    tool_choice="auto",
)

response_message = response.choices[0].message
messages.append(response_message)

print("レスポンス：")
print(response_message)

# 関数実行
if response_message.tool_calls:
    for tool_call in response_message.tool_calls:
        function_name = tool_call.function.name
        function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)
        print(f"関数呼び出し: {function_name}")
        print(f"引数: {function_args}")

        if function_name == "current_weather":
            args = WeatherArgs.model_validate(function_args) # 引数チェック
            tool_response = current_weather(location=args.location)
        elif function_name == "current_time":
            args = TimeArgs.model_validate(function_args) # 引数チェック
            tool_response = current_time(location=args.location)
        else:
            tool_response = {"error": "不明な関数"}

        messages.append(
            {
                "tool_call_id": tool_call.id,
                "role": "tool",
                "name": function_name,
                "content": json.dumps(tool_response, ensure_ascii=False),
            }
        )
else:
    print("関数呼び出しはありませんでした。")
# 最終回答生成
final_response = client.chat.completions.create(
    messages=messages,
    max_tokens=1000,
    temperature=0.7,
    model=deployment,
)

print("最終レスポンス：")
print(final_response.choices[0].message.content)

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "あなたは優秀なアシスタントAIです。",
    },
    {"role": "user", "content": "八王子の時刻を教えてください。"},
]

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "あなたは優秀なアシスタントAIです。",
    },
    {"role": "user", "content": "八王子の天気を教えてください。"},
]

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "あなたは優秀なアシスタントAIです。",
    },
    {"role": "user", "content": "今から八王子に行きます。傘はいるかな"},
]