ChatGPT 插件开发
【摘要】 学习目标掌握 ChatGPT Api 的基本使用。L1.ChatGPT 应用L2.GPT 与代码分析结合L3.AutoGPT 与 ChatGPT 插件开发【当前阶段】L4.专属领域大语言模型应用L5.打造企业私有版大语言模型 目录简介与官方文档环境准备示例 简介学习价值:大部分市面上的人工智能应用都是基于 API 进行封装与改造。为后续开发人工智能应用奠定基础。官方文档:https://p...
学习目标
- 掌握 ChatGPT Api 的基本使用。
- L1.ChatGPT 应用
- L2.GPT 与代码分析结合
- L3.AutoGPT 与 ChatGPT 插件开发【当前阶段】
- L4.专属领域大语言模型应用
- L5.打造企业私有版大语言模型
目录
- 简介与官方文档
- 环境准备
- 示例
简介
-
学习价值:
-
- 大部分市面上的人工智能应用都是基于 API 进行封装与改造。
- 为后续开发人工智能应用奠定基础。
-
官方文档:
https://platform.openai.com/docs/guides/gpt/chat-completions-api
-
官方示例代码:
环境准备
- Python 环境:建议 3.10 以上。
- openai 第三方库:pip install openai
- 获取 Token: 获取 token 教程
- 注意事项:API 调用是收费的,但是 OpenAI 已经为我们免费提供了 5 美元的用量。如果超出限额,需要及时充值。
请求示例
import openai
## 配置请求openai的基础url地址,默认是直接访问openai官方的API接口
## openai.api_base = 'https://api.openai.com/v1'
## 配置请求openai的API Key,需要拥有openai的账号,从账号管理中生成自己的API Key
openai.api_key = 'sk-xxx'
## 发送请求
response = openai.ChatCompletion.create(
## 指定请求模型
model='gpt-3.5-turbo',
## 请求消息体,列表中支持多条消息,可以将旧消息作为维持上下文信息的数据一并传入本次请求
messages=[
{"role": "user", "content": "昨天是星期三,那明天是星期几?"},
]
)
answer = response['choices'][0]['message']['content']
print(answer)
完整响应示例
{
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"index": 0,
"message": {
"content": "明天是星期四。",
"role": "assistant"
}
}
],
"created": 1693916326,
"id": "chatcmpl-7vPJ0oJjgJZFuMdQHD5un3HnvQ0Nv",
"model": "gpt-3.5-turbo-0613",
"object": "chat.completion",
"usage": {
"completion_tokens": 7,
"prompt_tokens": 25,
"total_tokens": 32
}
}
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