Sono tornato su Agntbox: il mio percorso con gli strumenti di intelligenza artificiale finora

Ciao a tutti, Nina qui, di nuovo su agntbox.com!

Sapete, sembra ieri che cercavo di spiegare a mia zia Maria cosa fosse una “rete neurale” (spoiler: non è andata bene). Passando a oggi, l’IA è praticamente ovunque. Dall’aiutarmi a scrivere email al generare immagini per le mie ridicole campagne di D&D, questi strumenti rendono le nostre vite, beh, più facili. Ma con così tante opzioni che spuntano ogni giorno, è facile perdersi nel rumore. E onestamente, molti di essi promettono la luna ma forniscono… un palloncino piccolo e leggermente sgonfio.

È per questo che oggi voglio parlare di qualcosa con cui sto sperimentando negli ultimi mesi, qualcosa che ha effettivamente mantenuto la sua promessa: l’API Function Calling di OpenAI. In particolare, come sta cambiando il modo in cui penso di costruire realmente applicazioni di IA interattive, andando oltre la semplice generazione di testo fino ad azioni vere e utili. Dimenticate quei chatbot ingombranti di un tempo; stiamo parlando di IA che può capire l’intento e poi fare cose nel mondo reale (o almeno, all’interno del mondo della vostra applicazione).

Ricordo di aver cercato di costruire un semplice bot del meteo un paio di anni fa. Comportava regex infiniti, dichiarazioni condizionali e una preghiera che l’utente digitasse esattamente quello che mi aspettavo. Era un incubo. L’API Function Calling? Sembra magia in confronto. Vediamo più da vicino.

Oltre la semplice conversazione: perché il Function Calling è importante

Pensateci: la maggior parte dei modelli di IA eccelle nella comprensione del linguaggio naturale e nella generazione di testo simile a quello umano. Questo è fantastico per scrivere post sul blog (non questo, ovviamente, tutto questo è mio!), riassumere documenti o persino generare idee. Ma cosa succede se si desidera che la propria IA interagisca effettivamente con sistemi esterni? Cosa succede se vuoi che:

• Cerchi un volo?
• Ordini un caffè?
• Recuperi dati specifici da un database?
• Invii un’email?

Qui è dove i modelli tradizionali da testo a testo si trovano di fronte a un muro. Possono dirti come fare qualcosa, ma non possono effettivamente farlo loro stessi. Quella lacuna è precisamente ciò che l’API Function Calling di OpenAI si propone di colmare. Ti consente di descrivere le funzioni disponibili al modello, che poi decide se e quando chiamare una di quelle funzioni, in base all’input dell’utente.

La bellezza sta nel fatto che l’IA non sta eseguendo effettivamente la funzione stessa. Invece, genera un oggetto JSON strutturato che indica alla tua applicazione quale funzione chiamare e con quali argomenti. La tua applicazione prendo quel JSON, esegue la funzione reale e restituisce il risultato all’IA. Questo crea un ciclo potente: Utente -> IA (identifica la funzione) -> La tua App (esegue la funzione) -> IA (elabora il risultato) -> Utente (ottiene risposta/conferma).

Il mio momento “Aha!”: uno scenario di smart home

Il mio personale momento “aha!” con il Function Calling è arrivato quando stavo cercando di rendere il mio setup di smart home un po’ più intelligente. Ho un sacco di luci Philips Hue, un termostato intelligente e un paio di prese intelligenti. Ho costruito una semplice app Flask che espone questi dispositivi come endpoint API. Prima del Function Calling, avevo un sistema un po’ traballante di parole chiave che avrebbero innescato azioni specifiche. “Accendi le luci del soggiorno” funzionava, ma “Ehi, qui dentro è un po’ buio, puoi rendere il soggiorno più luminoso?” mi avrebbe solo fatto ricevere uno sguardo vuoto dalla mia app.

Con il Function Calling, ho definito funzioni come set_light_brightness(room: str, brightness: int) o adjust_thermostat(temperature: int). Ho poi descritto queste al modello OpenAI. Ora, quando dico, “È un po’ buio qui dentro, puoi rendere il soggiorno più luminoso?”, il modello identifica correttamente che voglio usare set_light_brightness per il “soggiorno” e potrebbe persino dedurre un valore di “luminosità” predefinito o chiedere chiarimenti. È un cambiamento sottile ma profondo nel modo in cui l’interazione sembra naturale.

Come funziona: un rapido approfondimento (niente di troppo profondo, promesso)

L’idea centrale è abbastanza semplice. Fornisci al modello OpenAI un elenco di funzioni che la tua applicazione può eseguire, insieme ai rispettivi parametri. Descrivi queste funzioni utilizzando uno schema JSON, che è un modo standard per descrivere la struttura dei dati JSON. Pensalo come un progetto per le tue funzioni.

Quando invii il messaggio di un utente al modello, invii anche questo elenco di funzioni. Il modello quindi analizza il messaggio dell’utente e decide se una delle tue funzioni sarebbe utile per affrontare l’intento dell’utente. Se decide di chiamare una funzione, restituisce un messaggio contenente il nome della funzione da chiamare e gli argomenti da passarle, il tutto in un formato JSON strutturato.

Esempio pratico: un semplice strumento per il meteo

Vediamo un esempio super semplice: uno strumento per il meteo. Immagina di avere un endpoint API che può recuperare i dati meteo per una città specifica.

Prima, definiresti la tua funzione. In Python, potrebbe apparire così:

def get_current_weather(location: str, unit: str = "fahrenheit"):
 """
 Ottieni il meteo attuale in una determinata posizione.
 
 Args:
 location (str): La città e lo stato, ad es. San Francisco, CA
 unit (str, optional): L'unità di misura della temperatura. Può essere 'celsius' o 'fahrenheit'. Predefinito 'fahrenheit'.
 
 Returns:
 dict: Un dizionario contenente informazioni meteorologiche.
 """
 # In un'applicazione reale, chiameresti un'API meteorologica esterna qui
 if location == "Boston, MA":
 return {"location": "Boston, MA", "temperature": "50", "unit": unit, "forecast": "cloudy"}
 elif location == "San Francisco, CA":
 return {"location": "San Francisco, CA", "temperature": "68", "unit": unit, "forecast": "sunny"}
 else:
 return {"location": location, "temperature": "N/A", "unit": unit, "forecast": "unknown"}

Successivamente, descrivi questa funzione a OpenAI utilizzando uno schema JSON. Questo indica al modello cosa fa la funzione, quali argomenti prende e i loro tipi.

functions = [
 {
 "name": "get_current_weather",
 "description": "Ottieni il meteo attuale in una determinata posizione",
 "parameters": {
 "type": "object",
 "properties": {
 "location": {
 "type": "string",
 "description": "La città e lo stato, ad es. San Francisco, CA",
 },
 "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]},
 },
 "required": ["location"],
 },
 }
]

Ora, quando un utente chiede, “Com’è il meteo a Boston?”, invieresti questo all’API OpenAI:

import openai

# Supponendo che tu abbia impostato la tua chiave API di OpenAI

messages = [{"role": "user", "content": "Com'è il meteo a Boston?"}]

response = openai.chat.completions.create(
 model="gpt-3.5-turbo-0613", # Oppure gpt-4-0613 per risultati migliori
 messages=messages,
 functions=functions,
 function_call="auto", # Questo indica al modello di chiamare una funzione se pensa sia appropriato
)

response_message = response.choices[0].message

L’oggetto response_message conterrà un attributo function_call. Non sarà una risposta di testo diretta. Invece, apparirà qualcosa del genere:

{
 "role": "assistant",
 "function_call": {
 "name": "get_current_weather",
 "arguments": "{\n \"location\": \"Boston, MA\"\n}"
 }
}

La tua applicazione quindi analizza questo, chiama la tua funzione get_current_weather con location="Boston, MA", e ottiene il risultato. Poi, restituisci quel risultato di nuovo al modello OpenAI:

# Supponendo che 'response_message' sia quello di sopra
if response_message.function_call:
 function_name = response_message.function_call.name
 function_args = json.loads(response_message.function_call.arguments)

 # Esegui la funzione
 function_response = get_current_weather(
 location=function_args.get("location"),
 unit=function_args.get("unit")
 )

 # Aggiungi la chiamata della funzione e la sua risposta alla cronologia dei messaggi
 messages.append(response_message) # La chiamata della funzione dell'assistente
 messages.append(
 {
 "role": "function",
 "name": function_name,
 "content": json.dumps(function_response),
 }
 )

 # Ottieni una nuova risposta dal modello, ora con l'output della funzione
 second_response = openai.chat.completions.create(
 model="gpt-3.5-turbo-0613",
 messages=messages,
 )
 print(second_response.choices[0].message.content)

E questo è quando riceveresti una risposta in linguaggio naturale come, “Il meteo attuale a Boston, MA è di 50 gradi Fahrenheit e nuvoloso.”

La mia esperienza: i pro, le peculiarità e ciò che ho imparato

Usare il Function Calling ha veramente cambiato il mio approccio alla costruzione di funzionalità potenziate dall’IA. Sembra meno come indovinare cosa voglia l’utente e più come guidare l’IA a comprendere e agire.

I pro:

• Riduzione dell’ingegneria dei prompt: Seriamente, questo è un punto fondamentale. Invece di scrivere prompt elaborati cercando di costringere l’IA a un formato di output specifico o sperando che capisca cosa fare, le dai semplicemente gli strumenti (le tue funzioni) e la lasci decidere.
• Maggiore accuratezza dell’intento: Il modello è sorprendentemente bravo a capire quale funzione chiamare, anche con frasi ambigue. Questo rende l’esperienza dell’utente molto più fluida.
• Output strutturati: Ricevere un oggetto JSON per le chiamate di funzione è un sogno per gli sviluppatori. Niente più tentativi di convertire il linguaggio naturale in dati strutturati.
• Estensibilità: Man mano che la tua applicazione cresce, puoi semplicemente aggiungere più definizioni di funzione. La logica fondamentale per interagire con l’IA rimane per lo più la stessa.

Le peculiarità (e come le ho affrontate):

• Chiamate di Funzioni Eccessive: A volte il modello può essere un po’ troppo ansioso nel chiamare una funzione, anche quando una semplice risposta testuale sarebbe sufficiente. Ho scoperto che essere molto precisi nelle mie descrizioni delle funzioni e aggiungere esempi chiari nel prompt iniziale del modello (se necessario) ha aiutato. Inoltre, puoi impostare function_call="none" per prevenire esplicitamente le chiamate di funzione, o function_call={"name": "my_function"} per forzare una chiamata di funzione specifica.
• Disallineamento degli Argomenti: Il modello talvolta potrebbe provare a chiamare una funzione con argomenti che non corrispondono precisamente al tuo schema o inventare argomenti. Questo di solito accade quando la descrizione della funzione non è chiara. Iterare sulla description della funzione e sui suoi parameters è fondamentale.
• La Danza a Più Turni: Ricorda, stai costruendo una conversazione. Dopo che la tua app esegue una funzione, devi inviare il risultato di nuovo al modello come un messaggio di ruolo “funzione”. Dimenticare questo interrompe il flusso conversazionale e l’IA non saprà cosa è successo. Questo è stato un errore comune per me all’inizio.
• Considerazioni sui Costi: Ogni turno nella conversazione, specialmente quando sono coinvolte funzioni, consuma token. Se hai molte funzioni o risultati di funzione molto dettagliati, questo può sommare rapidamente. Fai attenzione alla lunghezza delle descrizioni delle tue funzioni e ai dati che restituisci dalle tue funzioni.

Una lezione specifica: quando descrivi le tue funzioni, non limitarti a elencare i parametri. Spiega perché qualcuno dovrebbe utilizzare quella funzione e che tipo di input si aspetta. Ad esempio, invece di dire solo location: str, dì location: La città e lo stato, ad esempio 'San Francisco, CA' o 'New York City, NY'. Questi piccoli dettagli fanno una grande differenza nel modo in cui il modello interpreta l’intento dell’utente.

Indicazioni Pratiche per il Tuo Prossimo Progetto AI

Se stai costruendo qualcosa che vada oltre la semplice generazione di testo, ti consiglio vivamente di esplorare l’API di Chiamata Funzioni di OpenAI. Ecco cosa suggerirei:

1. Inizia Semplice: Non cercare di integrare tutti gli endpoint API che hai contemporaneamente. Scegli una o due azioni fondamentali che la tua IA dovrebbe essere in grado di eseguire e definisci funzioni per queste.
2. Sii Esplicito nelle Tue Descrizioni delle Funzioni: Pensa alle descrizioni delle tue funzioni come a mini-prompt per l’IA. Più chiaramente descrivi cosa fa la funzione, i suoi parametri e esempi di input validi, migliore sarà la performance del modello.
3. Gestisci gli Errori con Grazia: Le tue funzioni esterne possono fallire. Assicurati che la tua applicazione possa catturare questi errori e restituire un messaggio di errore utile all’IA (e di conseguenza, all’utente). L’IA potrà poi scusarsi o suggerire alternative.
4. Fai Attenzione alla Finestra di Contesto: Ricorda che l’intera storia della conversazione, comprese le chiamate di funzione e i loro risultati, contribuisce alla finestra di contesto del modello. Per interazioni lunghe e complesse, potresti aver bisogno di strategie per gestire il contesto (ad esempio, riassumere i turni passati).
5. Testa, Testa, Testa: Prova le tue funzioni con vari prompt degli utenti, comprese quelli ambigui, per vedere come il modello li interpreta. Questo processo iterativo è cruciale per affinare le tue descrizioni delle funzioni.

La Chiamata Funzioni è un passo significativo avanti per rendere gli assistenti AI davvero utili e interattivi. Ci avvicina a un futuro in cui l’IA non è solo un partner di conversazione, ma un agente capace di aiutarci a portare a termine le cose. Provalo: potresti scoprire che cambia anche il tuo approccio allo sviluppo dell’IA.

Fino alla prossima volta, continua a costruire cose interessanti!

Nina

🕒 Published: April 4, 2026