Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Next Steps Call a Tool with Microsoft Foundry in Python

  • Andrew Hess
  • 2025-12-15
  • 174
Next Steps Call a Tool with Microsoft Foundry in Python
azure ai foundrymicrosoft azuregenerative aiagentmicrosoft agentchatgptcustom codecustom ai devai engineeringprompt engineeringmicrosoft power platformai agentsartificial intelligenceazure aiazure openaiai automationmicrosoft aicloud computingai agentagentic ai
  • ok logo

Скачать Next Steps Call a Tool with Microsoft Foundry in Python бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Next Steps Call a Tool with Microsoft Foundry in Python или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Next Steps Call a Tool with Microsoft Foundry in Python бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Next Steps Call a Tool with Microsoft Foundry in Python

In this video, we walk through how AI tool calling actually works using Python and the OpenAI API.

Instead of letting the AI directly call external APIs, we give it a function it’s allowed to request. When the model decides it needs real-world data, it asks for that function, we execute it in Python using standard HTTP requests, and then we pass the result back to the model.

✅ This keeps everything clear and predictable:
✅ We let the model decide when data is needed
✅ We stay in control of how the data is fetched

External services are called explicitly, not magically

We use a real example with weather data to show how tool calling, argument extraction, and follow-up responses fit together in a practical workflow.

This video is for developers who want to understand what tool calling really is, without hype or unnecessary complexity.

All lessons on github: https://github.com/TheAndrewHess/Micr...

Chapters:
0:00 Introduction
0:45 Last week
3:08 Lesson4 Updating Our Code
4:24 Adding the Tool Role
8:25 Our Function To Get Weather
10:25 Test our Tool
12:15 Conclusion

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]