虽然他们说当你玩得开心时时间过得真快。
这似乎正在发生，因为我们已经到了第一天的最后、最后几天。
一周第五天，是时候揭晓我们的大项目了，正如你所知，这是你自己的个人项目
您网站的职业另一个自我。
回答有关您的职业历史的问题。
我想再说一遍，上次我们讨论了不同的 Agentic 框架和
怎么有简单的和复杂的。
我们这周所做的一切都是没有框架的。
我们直接与模型交互，这非常重要，因为它为您提供了基础
了解幕后实际发生的情况，以便当我们开始构建各种内容时
通过巧妙的框架将我们抽象出来，您可以深入了解背后真正发生的事情
场景。
但这是介绍的结尾。
现在是直接进入实验室的时候了，因为今天需要进行大量的编码。
让我们开始吧。
现在我们又回到了光标处。
我们回到第一周的基础。
现在我们正在实验室进行第一个大型项目。
专业地。
你。
我正在呼唤它。
这将是你个人职业的另一个自我，它将包括工具的使用。
正如所承诺的。
我知道我们在上一讲中已经介绍过它，但现在它就会出现。
首先，我想向您介绍一个名为 Pushover 的漂亮小工具，这是我上一门课程中的人用的
会深情地记得。
这是一个很好的小工具，我不得不这样做。
我必须把手机调成静音，因为我们要使用它。
所以，如果我收到短信之类的东西，我确实很抱歉，但这很重要，就像你会的那样
看。
Pushover 是一个可爱的工具，可让您向手机发送推送通知。
如果您习惯使用 Twilio 等可发送短信的工具。
Twilio 曾经非常容易使用，但现在围绕 SMS 的监管太多，实际上它很糟糕
很难将所有事情整合在一起，甚至给自己发送短信。
Pushover 非常简单，而且免费。
至少我认为第一个月我现在要支付一些小额费用，但第一个月是免费的，
所以你有足够的时间。
你只需简单地进行推倒就可以了，一切都非常清晰。
你在右上角设置了一个帐户，你会得到一个 API 密钥，实际上你会得到两个。
你就像一个用户和一个令牌，你必须将其放入你的文件中，以便它可用
这里。
你还在手机上安装了一个名为 Pushover 的应用程序，我就放在那里。
你这样做的原因是，如果我现在在这里运行一些导入，我会做通常的事情
加载 EMV，其中现在将包含我的 Pushover 用户和令牌，我将创建 OpenAI
图书馆。
好的。
所以我的软弱用户就属于这个领域。
我的代币就在里面。
这是发送推送通知消息的端点的 URL。
所以这里的这个函数push 就足够了。
基本上，您只需向该端点发出请求停止发布该 URL 即可。
然后你传递一些数据。
该数据具有用户令牌。
令牌令牌和您想要推送到手机的消息本身。
这只是它的结束。
没有什么。
我的意思是，这就是所有事情都应该超级简单的方式。
所以我应该能够在这里运行这个函数。
嘿。
它现在应该会出现在我的手机上。
就这样吧。
我希望你听到的声音响亮而清晰。
我会再做一次。
我们开始吧。
我明白了。
嘿，两次。
这是一种很酷的方式，可以通过代码通知自己一些事情，而不必担心
关于短信规则和类似的事情。
好吧，那就推过去了。
请在有空的时候安装它，因为我们不仅这次要用到它，而且
我们也将在其他项目中使用它。
这是一件有用的事情。
好的。
现在我将向您介绍两个看起来很简单的函数。
其中一个称为记录用户详细信息，另一个称为记录。
未知的问题。
我想要为我们的 LM 配备这两个工具，以便它可以完成这些事情。
它将能够记录用户是否想要与我们联系，并且能够
记录用户是否提出不知道如何回答的问题。
根据记录，我的意思是它将向我的手机发送推送通知，以便我立即知道
如果有人这样做。
所以它会说它正在记录某人，一个拥有这封电子邮件和这些笔记的人
它将返回记录的内容。
所以这是一件有用的事情。
如果它收到一个问题，它不知道它会推送所问问题的记录。
为什么我们不让这个问题变得更具描述性，我无法回答。
回答。
我们开始吧。
所以现在可以很好、清晰地记录兴趣。
我们从那里出发。
好的，我们的想法是，我们希望将这些变成 LM 可以使用的工具。
现在请记住我告诉过你，归根结底，工具的使用只是 JSON 和 if 语句，
这就是你现在将要看到的。
这是一些 JSON。
JSON 相当长。
相当冗长。
代理框架所做的一件事是它们会自动为您完成所有这些工作。
所以你不用再担心这个了，因为很多东西都是非常样板的，很多
很多标准 JSON。
但这里的 JSON 记录了用户详细信息。
JSON 是引用此函数的 JSON blob。
它描述了能够调用该函数的能力。
它给它一个记录用户详细信息的名称。
它说你为什么要这样做？
使用此工具记录用户有兴趣联系并提供电子邮件地址。
然后我们指定参数。
有一种称为电子邮件，一种称为姓名，一种称为笔记。
看这里，这是电子邮件名称和注释。
我们对每一个都进行了描述。
我们说电子邮件是必需的并且没有其他属性。
所以你可能想知道这是关于什么的。
需要记住的是，这是将发送到 OpenAI 的信息。
我们要对它说，你有能力做到这一点。
告诉我你是否想让我为你运行它，我会告诉你答案。
这就是这里发生的事情。
这就像用 JSON 格式描述这个函数的作用的打包方式，这样 LLM 就可以
在其响应中决定是否要实际调用此工具。
然后与记录未知用户问题非常类似，我们给它一个名称，函数的名称，
我们给它一个描述。
这就是法学硕士将用来决定是否适合使用该工具的依据。
然后我们说它有一个属性问题，它是一个字符串，这个问题不可能是
回答道。
一切就这样结束了。
让我们运行这个并运行它吧。
如果我运行所有内容，我就不会运行这些函数本身。
如果你运行失败，那么你稍后就会收到名称错误。
这是需要注意的事情。
因此，请务必回来并确保您已运行所有单元。
好的。
最后一步是我们将把这两个 JSON 块放入工具列表中。
类型就是函数，函数就是那个函数。
所以现在这个 JSON 斑点是一个大的 JSON 斑点。
我们来看看吧。
打印工具。
如果我这样做的话，你就会看到实际上会发生什么。
这可能看起来更好。
我们开始吧。
它确实看起来更好。
这就是现在的工具，它是一大块 JSON 样板 JSON，它描述了两个函数
我们提供名称、描述、参数等。
将事物放入 JSON 是一种 llms 擅长理解的语言，因为它有很多内容
他们的训练数据。
这将帮助我们能够与 OpenAI 进行交互。