Completion类:是一个通用的自然语言生成接口,支持生成各种类型的文本,包括段落、摘要、建议、答案等等。Completion类接口的输出更为多样化,可能会更加严谨和专业,适用于各种文本生成场景,例如文章创作、信息提取、机器翻译、自然语言问题回答等等。 一、聊天模型(Chat completion) 调用的接口: POST https://api.openai.com...
另外两个session_state用于存储所有 API 响应(generated)和所有用户提示(past),以便使用 Streamlit_chat 函数message()以聊天样式一对一显示。 Streamlit 小部件创建了两个按钮,发送用于激活 ChatCompletion 请求,新聊天用于清除prompts对象和聊天显示中的聊天历史记录。这些行为在回调函数chat_click()和end_click()中定义。
"content-type":"application/json",},body:JSON.stringify({model:"gpt-4",messages:[{role:"user",content:"hello"}],stream:true,}),};fetch("https://api.acedata.cloud/openai/chat/completions",options).then((response)=>response.json()).then((response)=>console.log(response)).catch...
下面是实现“from openai import ChatCompletion”所需的步骤: 流程图 检查当前Python版本安装或更新Python创建并激活虚拟环境安装OpenAI库编写Python代码并导入库 步骤详解 步骤1: 检查当前Python版本 在命令行中,首先需要确认已安装的Python版本。输入以下命令: ...
POST https:///v1/chat/completions 1. importosimportopenai openai.api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")completion=openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role":"user","content":"Hello!"}])print(completion.choices[0].message) ...
print(completion.choices[0].message.content) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 复制 “释放预测分析的力量,推动数据驱动的决策!” “深入挖掘数据海洋,发现有价值的见解。” “通过先进算法将原始数据转化为实用的情报。” 文本生成模型的API调用使用API Endpoint chat.completions从提示创建...
print(completion.choices[0].message.content) “释放预测分析的力量,推动数据驱动的决策!” “深入挖掘数据海洋,发现有价值的见解。” “通过先进算法将原始数据转化为实用的情报。” 文本生成模型的API调用使用API Endpoint chat.completions从提示创建文本响应。
client=OpenAI(api_key=api_key)defrecognize_multiple_images():response=client.chat.completions.create(model="gpt-4-vision-preview",messages=[{"role":"user","content":[{"type":"image_url","image_url":"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-natur...
(endpoint), new AzureKeyCredential(key)); // This must match the custom deployment name you chose for your model ChatClient chatClient = openAIClient.GetChatClient("gpt-4o"); ChatCompletion completion = chatClient.CompleteChat( [ new SystemChatMessage("You are a helpful assistant that talks...
openai.ChatCompletion.create, fkwargs={ "model": "gpt-3.5-turbo", "messages": conversation, "max_tokens": 2000, "temperature": temperature, "frequency_penalty": frequency_penalty, "presence_penalty": presence_penalty }, delay=1, backoff=2, ...