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"] 的输入参数是什么
时间: 2023-06-19 20:03:43 浏览: 60
输入参数为:
- `prompt`:一个字符串,表示用户的输入。
- `model`:一个字符串,表示要使用的 GPT 模型的名称。默认为"gpt-3.5-turbo"。
- `messages`:一个列表,其中包含一个字典,表示对话中的用户消息。每个字典包含两个键值对:`"role"`(表示消息的角色,可以是"user"或"agent")和`"content"`(表示消息的内容)。
- `temperature`:一个浮点数,表示模型输出的随机程度。数值越高,输出越随机。在该函数中,该参数设置为0,表示输出完全确定。
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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。
如何用gpt-3.5-turbo api实现上下文关联回答的功能
使用gpt-3.5-turbo api实现上下文关联回答的功能,需要先了解一下gpt-3.5-turbo api的调用方式和参数设置。
首先,我们需要在OpenAI平台上注册一个账号,然后创建一个gpt-3.5-turbo api的应用程序,并获取API密钥。
接下来,我们可以使用Python编程语言来调用gpt-3.5-turbo api,具体步骤如下:
1. 安装OpenAI的Python SDK,可以使用以下命令进行安装:
```python
pip install openai
```
2. 导入OpenAI的Python SDK,并设置API密钥:
```python
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
```
3. 设置gpt-3.5-turbo api的参数,包括模型ID、上下文、提示文本等:
```python
model_engine = "text-davinci-002" # 模型ID
context = "I am a student." # 上下文
prompt = "What do you think about the student?" # 提示文本
```
4. 调用gpt-3.5-turbo api,获取回答结果:
```python
response = openai.Completion.create(
engine=model_engine,
prompt=prompt,
max_tokens=100,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
context=context
)
answer = response.choices[0].text.strip()
```
在上面的代码中,我们使用了OpenAI的Python SDK提供的Completion.create()方法来调用gpt-3.5-turbo api,其中max_tokens参数表示生成的文本长度,n参数表示生成的文本数量,stop参数表示停止字符,temperature参数表示温度值,context参数表示上下文。
最后,我们可以将回答结果输出到屏幕上或者保存到本地文件中:
```python
print(answer)
```
以上就是使用gpt-3.5-turbo api实现上下文关联回答的简单步骤,需要注意的是,对于不同的应用场景,可能需要调整不同的参数来达到更好的效果。
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