赞
踩
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:
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 role
和 content
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。
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 role
和 content
字段。
- import openai
-
- response = 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。
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。