六、大模型-Prompt-API介绍

GPT-3.5 API 提供了一个名为 openai.ChatCompletion.create() 的端点,您可以使用该端点来与 ChatGPT 进行交互。以下是 openai.ChatCompletion.create() 的详细 API 说明:

请求参数:
  • messages:一个数组,包含对话中的消息对象。每个消息对象都有一个 rolecontent 字段。

    • role:字符串,表示消息的角色。可以是 "system""user" 或 "assistant"
    • content:字符串,包含消息的文本内容。
  • model:字符串,指定要使用的模型。在上下文对话模式下,应该将其设置为 "gpt-3.5-turbo"

  • temperature:数字,控制生成文本的随机性。较低的值会使输出更加确定和保守,较高的值会使输出更加随机。推荐值为 0.2 到 0.8。

  • max_tokens:一个整数,指定生成的回复的最大长度(以令牌数量计算)。较大的值会生成更长的回复。

响应字段:
  • id:字符串,表示生成请求的唯一标识符。

  • object:字符串,表示对象类型,其值为 "chat.completion"

  • created:整数,表示生成请求的时间戳(以秒为单位)。

  • model:字符串,表示使用的模型。

  • usage:一个对象,包含与生成请求相关的配额使用情况。

  • choices:一个数组,包含生成的回复消息对象。每个消息对象都有一个 rolecontent 字段。

import openairesponse = openai.ChatCompletion.create(messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},{"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},{"role": "user", "content": "Where was it played?"}],model="gpt-3.5-turbo",temperature=0.8,max_tokens=100
)print(response.choices[0].message.content)

以上代码示例中,我们创建了一个对话,然后通过调用 openai.ChatCompletion.create() 来与模型进行交互。模型将返回一个响应对象,其中包含生成的回答。

请确保您已经配置好 OpenAI Python 包,并且具备访问 GPT-3.5 API 的凭据。更多详细信息和示例可以在 OpenAI API 文档 中找到。

请注意,为了遵守 OpenAI 使用政策,您的应用程序需要满足合适的使用情况和内容限制。确保您的应用程序符合 OpenAI 的政策要求。

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