OpenAI自动补全API

OpenAI的完成API是一项服务，允许开发者将语言模型整合到他们的应用程序中。它使用先进的AI模型，如GPT-3、GPT-4或其他版本，根据用户提供的提示或指令生成自然语言文本。该API接受输入提示并返回文本的延续或“完成”，可用于各种任务，包括：

文本生成：根据给定的提示生成类似人类的文本，例如写作文、文章或故事。
总结：将大段的文本压缩成更简短、有意义的摘要。
聊天机器人和虚拟助手：运用对话界面来理解和回答用户查询。
代码生成和调试：帮助开发人员编写代码或识别现有代码中的问题。
文本分类：对文本进行分类，如识别情感，垃圾邮件检测或其他分类任务。
数据提取：从非结构化文本中提取结构化信息，如提取日期、姓名或其他细节。

使用这个API

import requests

# Set up the API key and endpoint
api_key = 'YOUR_OPENAI_API_KEY'
url = 'https://api.openai.com/v1/completions'

# Define the prompt
prompt = "Explain the significance of the Apollo 11 mission."

# Set up the request headers and payload
headers = {
    'Authorization': f'Bearer {api_key}',
    'Content-Type': 'application/json'
}

data = {
    'model': 'text-davinci-003',  # You can use other models like 'gpt-4' if available
    'prompt': prompt,
    'max_tokens': 100,  # Limits the length of the generated response
    'temperature': 0.7, # Controls randomness (higher value = more creative response)
    'n': 1,             # Number of completions to generate
}

# Make the API request
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

# Extract and print the generated response
if response.status_code == 200:
    completion = response.json().get('choices')[0].get('text').strip()
    print(f"Generated Response: {completion}")
else:
    print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")

记住的要点

一个较低的温度值设置将确保更一致和可预测的输出。
在使用OpenAI构建生成式应用程序时，特别是涉及与多个用户同时交互的情况，保持为每个用户维护单独的对话上下文是非常重要的。这种方法有助于有效地管理交互和响应，确保每个用户的上下文在对话过程中保持孤立和连贯。
上下文窗口代表了LLM能够在单个API调用中处理的文本的最大长度。由于训练模型时使用的方法和数据集的不同，不同的LLMs具有不同的上下文窗口。

参考资料

保留HTML结构，将以下英文文本翻译成简体中文： https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction