conversation=[{"role":"system","content":"你是一个友善的聊天机器人。"},{"role":"user","content":"你能告诉我关于人工智能的一些基本知识吗?"}]response=openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=conversation,max_tokens=100)print(response.choices[0].message['content']) ...
response_format (object,可选):指定模型必须输出的格式的对象。与GPT-4 Turbo和所有GPT-3.5 Turbo模型兼容。 代码语言:javascript 复制 type 是一个可选的字符串参数,默认值为 text。此参数指定消息的类型,它必须是以下两个值之一: - text:表示消息内容是纯文本。这是最常用的消息类型,适用于大多数聊天对话场景...
GPT-3.5:能够理解并且生成自然语言(或代码)。OpenAI 提供的 GPT-3.5 模型如下: 官方推荐使用 `gpt-3.5-turbo` 模型,因为它性能优异且成本很低,虽然它是设计用于对话场景的,但是在文本补全方面也表现优异。 GPT-3:能够理解并且生成自然语言。性能低于 GPT-3.5,但是基础模型davinci、curie、ada、babbage是目前唯一支...
response=openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=conversation, temperature=1, max_tokens=MAX_TEXT_LENGTH, top_p=0.9)print("debug msg---002") conversation.append({"role":"assistant","content": response['choices'][0]['message']['content']}) answer= response['choices'...
1、首先我们要获取有权限的ChatGPT并合理的搭建prompt框架 很多宝子们手里的GPT都是没有权限的，在角色...
max_length: Optional[int] = None stream: Optional[bool] = False class ChatCompletionResponseChoice(BaseModel): index: int message: ChatMessage finish_reason: Literal["stop", "length"] class ChatCompletionResponseStreamChoice(BaseModel):
finish_reason:模型停止生成文本的原因(如果达到了 max_tokens 的限制,则为 stop 或 length) index:完成在选择列表中的索引值。 获取回复内容可以通过一下方法 response['choices'][0]['message']['content'] Chat API也提供了多任务处理的方式: # example with a system messageresponse=openai.ChatCompletion....
response = openai.Completion.create( prompt=f"Answer the question based on the context below, and if the question can't be answered based on the context, say \"I don't know\"\n\nContext: {context}\n\n---\n\nQuestion: {question}\nAnswer:", temperature=0, max_tokens=max_tokens, ...
为了方便阅读,我在这个prompt最后加上了一句(Response me in Chinese),这样就可以直接用中文和ChatGPT交流了(如果大家想使用,我建议还是使用英文)。 比如, 1、我有个想法:“想让ChatGPT帮我用python写一个实现计算器程序”,但我不知道实现这个任务还需要考虑哪些具体方面,所以我先把需求简单描述给ChatGPT。 2,...
ChatGPT 接口 我们分别用两种不同的接口各举一例,首先看看Completion接口: import openai OPENAI_API_KEY = "填入专属的API key" openai.api_key = OPENAI_API_KEY 1. 2. 3. 4. def complete(prompt): response = openai.Completion.create( ...