結(jié)合設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)與營銷實(shí)踐,提供有價(jià)值的互聯(lián)網(wǎng)資訊
發(fā)布日期:2023-09-06瀏覽次數(shù):697 來源:福州網(wǎng)站建設(shè) 標(biāo)簽: chatgpt
ChatCompletion是OpenAI中最核心的一個(gè)接口,顧名思義,你可以利用該接口構(gòu)建自己的應(yīng)用,用在與AI有交互的場(chǎng)景,例如聊天機(jī)器人、智能客服等,該接口具有連續(xù)對(duì)話的能力,因?yàn)樗梢詳y帶上下文信息。
https://api.openai.com/v1/chat/completions
參數(shù)名 | 必選 | 類型 | 說明 |
---|---|---|---|
model | 是 | string | 支持的模型為:gpt-4, gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo-0301 |
messages | 是 | array | 字典組成的列表對(duì)象 |
temperature | 否 | float | 采樣溫度,隨機(jī)因子,控制輸出結(jié)果的隨機(jī)性,介于0到2之間,值越大隨機(jī)性越高,默認(rèn)為1 |
max_tokens | 否 | integer | 指定返回結(jié)果的token最大長(zhǎng)度,默認(rèn)是最大值,不同模型的最大token數(shù)不一樣,例如gpt-3.5的最大長(zhǎng)度支持4096 |
messages 是一個(gè)數(shù)組,數(shù)組中的元素是一個(gè)字典對(duì)象,包含兩個(gè)必選字段,分別是role和content
參數(shù)名 | 必選 | 類型 | 說明 |
---|---|---|---|
role | 是 | string | 該條消息由哪個(gè)角色生成,可選值:system, user, assistant |
content | 是 | string | 該條消息對(duì)應(yīng)的內(nèi)容 |
為什么messages要作為一個(gè)數(shù)組參數(shù)傳遞呢?
因?yàn)槲覀儗?shí)現(xiàn)多輪對(duì)話時(shí),必須把上一輪的對(duì)話內(nèi)容傳遞給模型,模型才知道如何聯(lián)系上下文來生成更精確的內(nèi)容。
message中每個(gè)元素必須指定一個(gè)角色,用來告訴該消息是誰生成的,目前該接口預(yù)設(shè)了3個(gè)值,分別是:
通常每次對(duì)話以一條系統(tǒng)消息作為開始(系統(tǒng)消息也可以不指定),然后用戶消息和助理消息交替
Python代碼:
response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "你是一個(gè)上知天文下知地理的百曉生"}, {"role": "user", "content": "中國首都在哪里"}, {"role": "assistant", "content": " 中國的首都是北京。"}, {"role": "user", "content": "人口是多少?"} ], temperature=0.6 )
助理消息是上一輪對(duì)話AI生成的內(nèi)容,提取出來后作為下一輪的消息內(nèi)容發(fā)送給AI,這樣就可以實(shí)現(xiàn)多輪對(duì)話聯(lián)系上下文語境生成內(nèi)容。
{ "choices": [ { "finish_reason": "stop", "index": 0, "message": { "content": "根據(jù)2020年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),北京市的常住人口為2171.6萬人。", "role": "assistant" } } ], "created": 1683639817, "id": "chatcmpl-7EHuru5wKKpZ2CsEfjVa2z11DzqhJ", "model": "gpt-3.5-turbo-0301", "object": "chat.completion", "usage": { "completion_tokens": 27, "prompt_tokens": 486, "total_tokens": 513 } }
助理回復(fù)的內(nèi)容可以從response['choices'][0]['message']['content']提取。
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