RestGPT

RestGPT 这是论文 RestGPT: Connecting Large Language Models with Real-World RESTful APIs 的代码。 该工作旨在构建一个基于 大语言模型 的自主代理 RestGPT,以控制现实世界的应用程序,例如电影数据库和音乐播放器。为了实现这一目标,我们将 LLM 与 RESTful API 连接起来,并解决规划、API 调用和响应解析等实际挑战。为了全面评估 RestGPT 的性能,我们提出了 RestBench,这是一个高质量的基准,由两个现实世界的场景和人工标注的指令以及金标解决方案路径组成。

• [Next] 演示版本正在构建中。

• 计划器: 为当前步骤生成自然语言的子任务。 * API 选择器: 将粗略的高级子任务映射到更精细的 API 调用计划。 * 执行器: 执行 API 调用计划。 * 调用者: 根据 API 计划和 API 文档组织 API 参数。 * 解析器: 根据响应模式生成 Python 代码,用于解析 API 响应。 以下是使用 TMDB 电影数据库搜索由索菲亚·科波拉执导的电影数量的示例。

我们还引入了 RestBench 来评估 RestGPT 的性能。RestBench 是一个高质量的测试集，包括 TMDB 电影数据库和 Spotify 音乐播放器场景。我们收集了具有人工标注的黄金解决方案路径的真实用户指令。以下是 RestBench 的示例：