def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"): messages = [{"role": "user", "content": prompt}] response = openai.ChatCompletion.create( model=model, messages=messages, temperature=0, # this is the degree of randomness of the model's output ) return response.choices[0].message["content"] 和 def get_completion_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo", temperature=0): response = openai.ChatCompletion.create( model=model, messages=messages, temperature=temperature, # this is the degree of randomness of the model's output ) # print(str(response.choices[0].message)) return response.choices[0].message["content"] 有什么不同

这两个函数的主要区别在于输入参数。第一个函数需要一个字符串作为对话的开端，然后使用指定的模型生成对话的下一步。而第二个函数需要一个包含对话历史记录的列表，然后使用指定的模型生成对话的下一步。第二个函数更加灵活，因为它允许在对话中添加更多的历史信息，以便模型生成更加准确的回复。此外，第二个函数还可以指定温度参数，以控制模型生成回复时的随机性。

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def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"): messages = [{"role": "user", "content": prompt}] response = openai.ChatCompletion.create( model=model, messages=messages, temperature=0, return response.choices[0].message["content"]是什么意思

这是一个 Python 函数，用于使用 OpenAI 的 ChatCompletion API 进行对话生成。该函数的输入参数包括 prompt（即用户在对话中输入的内容）和 model（即用于生成对话的模型）。函数内部创建了一个包含用户输入内容的消息列表，然后调用 OpenAI 的 API 生成对话，并从 API 返回的响应中提取出生成的回复内容，最后将其作为函数的输出结果返回。其中 temperature 参数用于控制生成回复的随机程度，这里设置为 0 表示生成的回复尽可能符合模型预测的结果。

使用python代码实现chat-gpt3.5

很抱歉，目前没有名为 ChatGPT3.5 的预训练模型。GPT-3 是 OpenAI 公司发布的一系列预训练模型，包括 GPT-3 13B、GPT-3 6B、GPT-3 2.7B 等多个版本，但是没有 GPT-3.5。

如果你想使用 GPT-3，可以考虑使用 OpenAI 官方提供的 API 进行调用。需要先注册 OpenAI API，然后使用 API Key 进行身份验证。以下是一个简单的调用 GPT-3 API 的示例代码：

import openai
import json

# 配置 OpenAI API Key
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

# 输入问题
prompt = 'What is the capital of France?'

# 调用 GPT-3 API
response = openai.Completion.create(
    engine='text-davinci-002',
    prompt=prompt,
    max_tokens=100
)

# 解析 API 返回结果
answer = response.choices[0].text.strip()

# 输出答案
print(answer)

上述代码使用了 OpenAI 提供的 Python SDK，调用了 GPT-3 的 text-davinci-002 引擎，输入问题后获取回答并输出。你需要将 YOUR_API_KEY 替换为自己的 OpenAI API Key，才能正常使用。