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GPT(Generative Pre-trained Transformer)是一种基于Transformer网络架构的自然语言处理模型,能够生成自然、连贯的语言文本。GPT API接口技术是指将GPT模型应用于API接口开发,使得通过API能够实现自然语言生成的功能。
GPT API接口技术的具体实现步骤如下:
数据准备:收集和整理特定领域的数据集,将数据输入到GPT模型中进行训练。这些数据集可以是文本、图像或视频。
构建API:开发API接口,并根据需要进行必要的身份验证和安全措施。
集成GPT模型:将训练好的GPT模型嵌入到API接口中,以便能够在调用API时进行文本生成。
API调用:通过API接口向GPT模型发送请求,其中包含所需生成文本的参数。GPT模型接受请求并生成文本结果,将结果返回给API。
结果呈现:将GPT模型生成的结果呈现给用户。结果可以在网页上显示、推送到移动设备或其他形式。
总的来说,GPT API接口技术可以为许多现有的应用程序、服务和产品增加自然语言生成功能。例如,这种技术可以应用于聊天机器人、虚拟助手、智能客服、自动答题等领域。
1.请求方式:HTTP POST GET 请求URL地址 获取API测试账号
2.公共参数
名称 | 类型 | 必须 | 描述 |
---|---|---|---|
key | String | 是 | 调用key(必须以GET方式拼接在URL中) |
secret | String | 是 | 调用密钥 (复制:Taobaoapi2014 ) |
api_name | String | 是 | API接口名称(包括在请求地址中)[item_search,item_get,item_search_shop等] |
cache | String | 否 | [yes,no]默认yes,将调用缓存的数据,速度比较快 |
result_type | String | 否 | [json,jsonu,xml,serialize,var_export]返回数据格式,默认为json,jsonu输出的内容中文可以直接阅读 |
lang | String | 否 | [cn,en,ru]翻译语言,默认cn简体中文 |
version | String | 否 | API版本 (查看调用示例) |
请求参数:method=&_o_args=
参数说明: 文本模式参数:&_o_args={"prompt": "中国队什么时候进世界杯","max_tokens":200} prompt 文本,max_token 词汇最大量
图片模式参数:&_o_args={"prompt":"地球","n":10} prompt 图片描述文本,n 返回图片数
api:openAI开放平台的接口名(如:v1/completions)
其它参数:参考官方平台接口文档,与官方的参数一致
4. 请求代码示例,支持高并发请求(CURL、PHP 、PHPsdk 、Java 、C# 、Python...)
- # coding:utf-8
- """
- Compatible for python2.x and python3.x
- requirement: pip install requests
- """
- from __future__ import print_function
- import requests
- # 请求示例 url 默认请求参数已经做URL编码
- url = "https://api-gw.Taobaoapi2014.cn/openai/custom/?key=<您自己的apiKey>&secret=<您自己的apiSecret>&method="
- headers = {
- "Accept-Encoding": "gzip",
- "Connection": "close"
- }
- if __name__ == "__main__":
- r = requests.get(url, headers=headers)
- json_obj = r.json()
- print(json_obj)
5.响应示例
- {
- "response": {
- "id": "cmpl-6qY0bIoPXYs7nCMME3g9buaZcxbf6",
- "object": "text_completion",
- "created": 1677981805,
- "model": "text-davinci-003",
- "choices": [
- {
- "text": "\n\n按中国富豪榜排名,中国最有钱的人是马云。",
- "index": 0,
- "logprobs": null,
- "finish_reason": "stop"
- }
- ],
- "usage": {
- "prompt_tokens": 16,
- "completion_tokens": 43,
- "total_tokens": 59
- }
- },
- "error": "",
- "reason": "",
- "error_code": "0000",
- "request_id": "1.6403f86cd67f6",
- "last_id": "1593583206"
- }
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