Создание ответов с помощью API ChatCompletions
Tip
Дополнительные сведения см. на вкладке "Текст и изображения ".
API OpenAI ChatCompletions часто используется для моделей и платформ создания искусственного интеллекта. Хотя API ответов рекомендуется для разработки новых проектов, скорее всего, вы столкнетесь с сценариями, в которых API ChatCompletions полезен для обслуживания кода или кроссплатформенной совместимости.
Отправка запроса
API ChatCompletions использует коллекции объектов сообщений в формате JSON для инкапсулирования запросов:
completion = openai_client.chat.completions.create(
model="gpt-4o", # Your model deployment name
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "When was Microsoft founded?"}
]
)
print(completion.choices[0].message.content)
Сохранение контекста беседы
В отличие от API ответов, API ChatCompletions не предоставляет функции отслеживания состояния ответов. Чтобы сохранить контекст беседы, необходимо написать код, чтобы вручную отслеживать предыдущие запросы и ответы.
# Initial messages
conversation_messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful AI assistant that answers questions and provides information."
}
]
# Add the first user message
conversation_messages.append(
{"role": "user",
"content": "When was Microsoft founded?"}
)
# Get a completion
completion = openai_client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=conversation_messages
)
assistant_message = completion.choices[0].message.content
print("Assistant:", assistant_text)
# Append the response to the conversation
conversation_messages.append(
{"role": "assistant", "content": assistant_text}
)
# Add the next user message
conversation_messages.append(
{"role": "user",
"content": "Who founded it?"}
)
# Get a completion
completion = openai_client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=conversation_messages
)
assistant_message = completion.choices[0].message.content
print("Assistant:", assistant_text)
# and so on...
В реальном приложении беседа, скорее всего, будет реализована в цикле; например:
# Initial messages
conversation_messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful AI assistant that answers questions and provides information."
}
]
# Loop until the user wants to quit
print("Assistant: Enter a prompt (or type 'quit' to exit)")
while True:
input_text = input('\nYou: ')
if input_text.lower() == "quit":
print("Assistant: Goodbye!")
break
# Add the user message
conversation_messages.append(
{"role": "user",
"content": input_text}
)
# Get a completion
completion = openai_client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=conversation_messages
)
assistant_message = completion.choices[0].message.content
print("\nAssistant:", assistant_message)
# Append the response to the conversation
conversation_messages.append(
{"role": "assistant", "content": assistant_message}
)
Выходные данные из этого примера выглядят примерно так:
Assistant: Enter a prompt (or type 'quit' to exit)
You: When was Microsoft founded?
Assistant: Microsoft was founded on April 4, 1975 in Albuquerque, New Mexico, USA.
You: Who founded it?
Assistant: Microsoft was founded by Bill Gates and Paul Allen.
You: quit
Assistant: Goodbye!
Каждый новый запрос пользователя и ответ добавляются в беседу, и весь журнал беседы отправляется на каждом этапе.
Хотя API ответов не обладает таким количеством функций, API ChatCompletions прочно закрепился в экосистеме генеративных моделей ИИ, поэтому с ним полезно ознакомиться.