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使用openai.chatcompletion.create的基本方法

在使用openai.chatcompletion.create接口時(shí)，了解其參數(shù)設(shè)置是至關(guān)重要的。該接口的核心參數(shù)是messages，它定義了對(duì)話中的信息流。

參數(shù)messages的配置

messages參數(shù)是一個(gè)消息對(duì)象數(shù)組，每個(gè)對(duì)象都有角色和內(nèi)容兩部分。角色可以是“system”、“user”或“assistant”，內(nèi)容則是消息的具體文本。

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?"}
    ]
)

roles的作用

system：用于設(shè)置AI助手的行為。
user：用于輸入用戶的問(wèn)題或指令。
assistant：用于存儲(chǔ)先前的響應(yīng)。

通過(guò)合理配置messages，可以有效地管理對(duì)話的上下文，確保AI生成的回復(fù)能夠符合用戶的需求。

ChatCompletion用法示例

上下文消息引用的重要性

由于ChatCompletion接口是無(wú)狀態(tài)的，因此在請(qǐng)求時(shí)引用以前的消息非常關(guān)鍵。這種做法有助于AI理解上下文，從而生成更貼切的回復(fù)。

如何管理上下文

在對(duì)話中，確保每條消息都能合理地延續(xù)前面的上下文，是提升AI響應(yīng)準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。以下是一個(gè)有效的上下文管理示例：

class Conversation:
    def __init__(self, prompt, num_of_round):
        self.prompt = prompt
        self.num_of_round = num_of_round
        self.messages = []
        self.messages.append({"role": "system", "content": self.prompt})

    def ask(self, question):
        self.messages.append({"role": "user", "content": question})
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=self.messages,
            temperature=0.5,
            max_tokens=2048,
            top_p=1,
        )
        message = response["choices"][0]["message"]["content"]
        self.messages.append({"role": "assistant", "content": message})
        if len(self.messages) > self.num_of_round*2 + 1:
            del self.messages[1:3]  # Remove the first round conversation left.
        return message

上下文管理的注意事項(xiàng)

管理上下文時(shí)，需要注意token的使用量，因?yàn)樗鼤?huì)影響API的費(fèi)用。合理管理對(duì)話的長(zhǎng)度和內(nèi)容，可以有效降低成本。

上下文管理示例

返回參數(shù)finish_reason的解讀

在API響應(yīng)中，finish_reason參數(shù)提供了模型輸出的終止原因，這對(duì)理解響應(yīng)的完整性非常重要。

可能的finish_reason值

stop：API返回完整的模型輸出。
length：由于參數(shù)或令牌限制，模型輸出不完整。
content_filter：由于內(nèi)容過(guò)濾器的標(biāo)志而遺漏了內(nèi)容。
null：API響應(yīng)仍在進(jìn)行中或不完整。

通過(guò)分析finish_reason，可以判斷響應(yīng)是否需要進(jìn)一步處理或擴(kuò)展。

finish_reason示例

如何調(diào)用工具函數(shù)

在復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景中，結(jié)合工具函數(shù)可以增強(qiáng)ChatCompletion接口的功能。通過(guò)定義和調(diào)用工具函數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和信息生成。

工具函數(shù)的定義與使用

工具函數(shù)的定義通過(guò)functions參數(shù)傳遞給API。以下是一個(gè)工具函數(shù)調(diào)用的示例：

from openai.types.chat.chat_completion_message_tool_call import (
    ChatCompletionMessageToolCall,
    Function,
)

weather_tool = ChatCompletionMessageToolCall(
    function=Function(
        name="weather_forecast",
        description="獲取指定城市的天氣預(yù)報(bào)",
        parameters={
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {"type": "string", "description": "需要查詢的城市名稱"},
                "date": {"type": "string", "description": "需要查詢的日期，格式為YYYY-MM-DD"}
            },
            "required": ["city"]
        }
    ),
    arguments={"city": "北京", "date": "2023-10-01"}
)

工具函數(shù)的調(diào)用

在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)需要調(diào)用不同的工具函數(shù)，并將其結(jié)果返回給API進(jìn)行進(jìn)一步處理。

工具函數(shù)調(diào)用示例

實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景與案例分析

openai.chatcompletion.create接口廣泛應(yīng)用于智能客服、聊天機(jī)器人和對(duì)話系統(tǒng)的開發(fā)中。通過(guò)結(jié)合上下文管理和工具函數(shù)調(diào)用，開發(fā)者可以創(chuàng)建出高度智能化、響應(yīng)迅速的應(yīng)用。

智能客服系統(tǒng)

在智能客服系統(tǒng)中，ChatCompletion接口可以根據(jù)用戶的查詢生成個(gè)性化的回復(fù)，從而提升用戶體驗(yàn)和滿意度。

聊天機(jī)器人

在聊天機(jī)器人應(yīng)用中，ChatCompletion接口通過(guò)模擬人類對(duì)話風(fēng)格，提供自然流暢的交互體驗(yàn)，是提升用戶粘性的重要工具。

實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景示例

結(jié)論與未來(lái)展望

OpenAI的ChatCompletion接口以其強(qiáng)大的對(duì)話生成能力，成為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的重要工具。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，ChatCompletion接口的應(yīng)用場(chǎng)景將更加廣泛，未來(lái)或?qū)?shí)現(xiàn)更高水平的智能交互體驗(yàn)。