openai.api_key ="YOUR_API_KEY"prompt ="The meaning of life is"completions = openai.Completion.create( engine="davinci", prompt=prompt, max_tokens=50, n=1, echo=True, ) text = completions.choices[0].text.strip() echo = completions.choices[0].echoprint(f"Generated Text:{text}")print...
client.chat.completions.create() 输入参数 此函数用于创建聊天机器人的回复。以下是其各个输入参数的详细描述: client.chat.completions.create() 输出参数详细说明 以下表格详细描述了从client.chat.completions.create()方法返回的数据结构的每个字段:
优化openai.chat.completions.create 参数构造方式,提高兼容性 (close [BUG] 不添加工具(None)时使用多功能对话报错 #4533) 默认配置中仅保留自动检测模型的 xinference - 修正 openai.chat.completions.create 参数构造方式,提高兼容性 (close chatchat-spac… … e4e4ca5 dosubot bot added the size:M labe...
参数userPrompt将传递到函数中。 该值userPrompt是用户在浏览器中输入的自然语言查询。 定义systemPrompt要使用的 AI 助手的类型和应遵循的规则。 这有助于 Azure OpenAI 了解数据库结构、应用的规则以及如何返回生成的 SQL 查询和参数。 调用名为callOpenAI()的函数,并systemPromptuserPrompt向其传递值。
OpenAI发布的Chat Completions模型如下: 但目前为止,Chat Completions模型并未开放全部的API,大多数模型的长文本对话模型(即标注为32k的模型),也需要填写申请方可使用,填写地址:申请地址。 4.1 调用示例 与调用Completion模型需要使用Completion.create函数类似,若要调用Chat类大模型,需要使用ChatCompletion.create函数。调用...
其中比较重要的参数有temperature,top_p,在很多第三方工具都有见到这两个参数,现在测试一下 代码如下: from openai import OpenAI from dotenv import load_dotenv, find_dotenv _ = load_dotenv(find_dotenv()) client = OpenAI() response = client.chat.completions.create( ...
openai.Completion.create 接口参数说明 引言:对于接口,不了解参数含义,就不知道它能咋用?而了解参数的含义最好有例子,基于这个认知,整理了OpenAI几个主要API的接口参数说明。 OpenAI的completions接口是一种自然语言处理API,可用于各种文本生成任务,例如: 文本摘要:给定一篇文章,生成一个简短的摘要。
不妨使用角色助手扩展前面的代码示例,以指导我们的模型。此外,我们将探索文本生成模型的一些参数,以改进结果。 复制 completion = client.chat.completions.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, ...
在最新的 OpenAI 官方 APIs 文档中,Create chat completion 中新增了top_logprobs 和 logprobs这两个关键参数。 官方文档地址:https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create logprobs:是否返回 output tokens 的对数概率(布尔类型,默认为False)。如果为真,则返回消息内容中返回的每个 output token...
first_response=client.chat.completions.create( model="gpt-3.5-turbo-0125", messages=messages, tools=tools, tool_choice="auto" ) print("first_response:", first_response) response_message=first_response.choices[0].message tool_calls=response_message.tool_calls ...