如上图所示,OpenAI的API主要有Audio, ChatCompletion, Completion, Customer, Deployment, Edit, Embedding, Engine, ErrorObject, File, FineTune, Image, Model, Moderation等模块. 我们对其中的主要模块先做概要性解释: Audio模块的主要功能是将Audio转换为文本。 ChatCompletion模块的主要功能是聊天(给定一个包含对话...
2.1 chat completion object 2.1.1 id 2.1.2 choices 2.1.3 created 2.1.4 model 2.1.5 system_fingerprint 2.1.6 object 2.1.7 usage 2.2 chat completion chunk object 在使用兼容OpenAI的API请求模型来完成对话,首先需要指定大模型服务的 BASE_URL 和 OPENAI_API_KEY,其次是构建request请求体。一个基本的请求...
OpenAI的聊天补全（Chat completion）是一种基于机器学习的自然语言处理技术，可以根据用户输入的聊天内容，自动补全下一句话或下几句话，以达到更加自然流畅的聊天体验。OpenAI的聊天补全技术采用了深度学习模型，如GPT-3，它可以从大量的语料库中学习和理解语言的规律和结构，从而生成高质量、连贯的聊天内容。OpenAI的聊...
OpenAI的ChatCompletion和Completion都是自然语言生成模型的接口,但它们的用途和应用场景略有不同。 总之: ChatCompletion适用于生成对话和聊天场景的文本, Completion则适用于更为广泛的自然语言生成场景。 使用例子 由于两个的接口参数基本一致,我们这里就只通过例子介绍不一样的,通用部分请看:OpenAI.Completion.create 接...
OpenAI的ChatCompletion和Completion都是自然语言生成模型的接口,但它们的用途和应用场景略有不同。 总之: ChatCompletion适用于生成对话和聊天场景的文本, Completion则适用于更为广泛的自然语言生成场景。 使用例子 由于两个的接口参数基本一致,我们这里就只通过例子介绍不一样的,通用部分请看:OpenAI.Completion.create 接...
at com.unfbx.chatgpt.OpenAiClient.chatCompletion(OpenAiClient.java:658) Copy link Author bushkarlcommentedJul 2, 2023 `{"model":"gpt-3.5-turbo","messages":[{"role":"user","content":"杭州旅游攻略来一份"},{"role":"assistant","content":"当然!以下是一份杭州旅游攻略:Day1: 西湖区- 上午...
completion_tokens:结果中包含的单词数量 total_tokens:消息中总共包含的单词数量 如何控制上下文 相信很多部署过chatgpt-web的同学都有遇到过上下文不连续,接不上的情况。其原因在于会话的数据是存在前端缓存里的,返回消息时出现了夹断,前端获取不到被夹断报错的上一次的聊天回复的内容。
Do( context.TODO(), &qianfan.ChatCompletionRequest{ Messages: []qianfan.ChatCompletionMessage{ qianfan.ChatCompletionUserMessage("你好"), }, }, ) fmt.Println(resp.Result) }步骤三:修改示例代码需修改Access Key、Secret Key、model、content等值,如下所示:...
ChatCompletionResult.choices.ChatMessage is named to 'delta' in OpenAI's streaming response, not 'message' as the request does. Author fhc1985 commented Mar 11, 2023 we can use ObjectMapper's mixin to solve this problem, but expecting one official solution. thanks. The sample code is: //...
ChatCompletion() # 指定特定模型 resp = chat_comp.do(model="ERNIE-3.5-8K", messages=[{ "role": "user", "content": "你好" }]) print(resp["body"])(2)复制代码到本地将代码复制到本地环境,如下图所示。步骤三:修改示例代码(1)修改相关参数值...