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使⽤OpenAI Chat API,您可以构建⾃⼰的应⽤程序,使⽤gpt-3.5-turbo和gpt-4来完成以下任务: 起草电⼦邮件或其他⽂本 编写Python代码 回答有关⼀组⽂档的问题 创建对话型智能体 为软件提供⾃然语⾔界⾯ 在各种学科中提供辅导 翻译语⾔ 为视频游戏模拟⻆⾊等等 本指南说明如何对聊天型语⾔模型进⾏API调⽤,并分享了获取良好结果的技巧。您还可以在OpenAI Playground中尝试新的聊天格式。 ⽤户消息有助于指示助⼿进⾏相应操作。它们可以由应⽤程序的终端⽤户⽣成,也可以由开发⼈员作为 指令设置。 助⼿消息有助于存储先前的响应。它们也可以由开发⼈员编写,以帮助提供所需的⾏为示例。 包含对话历史记录有助于在⽤户指令引⽤以前的消息时进⾏处理。在上⾯的例⼦中,⽤户的最后⼀个问 题“它是在哪⾥⽐赛的?”只有在关于2020年世界⼤赛的先前消息的上下⽂中才有意义。因为模型没有过 去请求的记忆,所有相关信息都必须通过对话提供。如果对话⽆法适应模型的令牌限制,那么它将需要 以某种⽅式缩短。
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聊天动补全
使OpenAI Chat API,您可以构建的应程序,使gpt-3.5-turbo和gpt-4来完成以下任务:
起草电邮件或其他本
编写Python代码
回答有关组档的问题
创建对话型智能体
为软件提供然语界
在各种学科中提供辅导
翻译语
为视频游戏模拟等等
本指南说明如何对聊天型语模型进API调,并分享获取良好结果的技巧。您还可以在OpenAI
Playground中尝试新的聊天格式。
介绍
聊天模型接受系消息作为输,并返回模型成的消息作为输出。
虽然聊天格式旨在使多轮对话加容,但对于没有任何对话的单轮任务(如以前由指令跟随模型
(如text-davinci-003)提供的任务)也同样有。
以下是个示API调:
主要输参数是 messages 。 messages 必须是个消息对象的数组,每个对象都有个
("system"、"user" 或 "assistant")和内容(消息的内容)。对话可以只有 1 条消息,也可以有很多
。
通常,对话的格式是先由系统消息,然后是交替的户消息和助消息。
# Note: you need to be using OpenAI Python v0.27.0 for the code below to work
import openai
openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
{"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the
World Series in 2020."},
{"role": "user", "content": "Where was it played?"}
]
)
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