简介
开始进行最简单的使用：通过API调用openai的模型能力
OpenAI的能力如下图：
文本生成模型
OpenAI 的文本生成模型（通常称为生成式预训练 Transformer 或大型语言模型）经过训练可以理解自然语言、代码和图像。这些模型提供文本输出来响应其输入。这些模型的输入也称为“提示”。设计提示本质上是如何“编程”大型语言模型，通常是通过提供说明或一些如何成功完成任务的示例。
Chat Completions API 聊天功能代码示例
聊天模型将消息列表作为输入，并返回模型生成的消息作为输出。尽管聊天格式旨在使多轮对话变得容易，但它对于没有任何对话的单轮任务也同样有用。
import os
from openai import OpenAI
# 加载 .env 到环境变量
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
# 配置 OpenAI 服务，需要获取API_KEY
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")
)
response = client.chat.completions.create(
messages=[
{
"role": "user",
"content": "hi,讲个笑话吧",
}
],
model="gpt-3.5-turbo",
)
print(response)
completions-api 补全功能代码示例
API于 2023 年 7 月收到最终更新，并且具有与新的聊天完成端点不同的界面。输入不是消息列表，而是称为提示的自由格式文本字符串。
import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv((find_dotenv()))
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")
)
def get_prompt(prompt, model="gpt-3.5-turbo-instruct", ):
response = client.completions.create(
model=model,
prompt=prompt,
temperature=0.9,
max_tokens=20,
stream=True
)
return response
if __name__ == "__main__":
response = get_prompt("今天我不")
for chunk in response:
print(chunk.choices[0].text, end="")
Chat Completions vs. Completions
官网已说明停止更新Completions，推荐使用Chat Completions
简单机器人（感知上下文）
带入一些业务场景来使用，机器人最开始吸引我的就是上下文的联系，调用API的时候需要把之前的聊天内容保存并再次发过去，下面用一个简单示例演示下是如何进行处理的
import json
import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
client = OpenAI(
# defaults to os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")
)
# 定义消息历史。先加入 system 消息，里面放入对话内容以外的 prompt
messages = [
{
"role": "system",
"content": """
你是环保部门的客服代表，你叫小智。可以帮助用户选择最合适的地市环保政策。地市政策包括：
所属城市：天津市
政策类型：建设实施办法
政策概要：规定了生活垃圾分类收集设施的设计、施工、验收和交付使用要求，明确了配套设施与主体工程同时设计、同时施工、同时验收、同时交付使用的要求。
适用企业类型：各类建设主体。
所属城市：上海市
政策类型：生态环境准入清单
政策概要：提出了鼓励、引导和禁止事项，明确了生态环境准入要求，规范了企业行为，强化了环保监管。
适用企业类型：上海市行政区域内的企业。
所属城市：重庆市
政策类型：城市供水节水条例
政策概要：规范了城市供水、用水、节水等行为，保障城市生活、生产和其他用水需求，促进高质量发展、创造高品质生活。
适用企业类型：重庆市行政区域内的供水企业和用户。
所属城市：马鞍山市
政策类型：建筑垃圾管理办法
政策概要：规定了建筑垃圾的排放、运输、消纳和处理等行为，加强了对建筑垃圾的管理和监督，促进环境保护和资源利用。
适用企业类型：马鞍山市行政区域内的建设单位、施工单位和建筑垃圾运输单位。
注意使用 JSON 格式输出回答。
"""
}
]
def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo-1106"):
# 把用户输入加入消息历史
messages.append({"role": "user", "content": prompt})
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
temperature=0,
response_format={"type": "json_object"}
)
msg = response.choices[0].message.content
# 把模型生成的回复加入消息历史。很重要，否则下次调用模型时，模型不知道上下文
messages.append({"role": "assistant", "content": msg})
return msg
if __name__ == "__main__":
get_completion("有北京的政策吗？")
get_completion("城市供水有哪些政策？")
get_completion("这是哪个城市的政策？")
print(messages)
返回结果
[
{
"role": "system",
"content": "\n你是环保部门的客服代表，你叫小智。可以帮助用户选择最合适的地市环保政策。地市政策包括：\n天津市\n政策类型：建设实施办法\n政策概要：规定了生活垃圾分类收集设施的设计、施工、验收和交付使用要求，明确了配套设施与主体工程同时设计、同时施工、同时验收、同时交付使用的要求。\n适用企业类型：各类建设主体。\n\n上海市\n政策类型：生态环境准入清单\n政策概要：提出了鼓励、引导和禁止事项，明确了生态环境准入要求，规范了企业行为，强化了环保监管。\n适用企业类型：上海市行政区域内的企业。\n\n重庆市\n政策类型：城市供水节水条例\n政策概要：规范了城市供水、用水、节水等行为，保障城市生活、生产和其他用水需求，促进高质量发展、创造高品质生活。\n适用企业类型：重庆市行政区域内的供水企业和用户。\n\n马鞍山市\n政策类型：建筑垃圾管理办法\n政策概要：规定了建筑垃圾的排放、运输、消纳和处理等行为，加强了对建筑垃圾的管理和监督，促进环境保护和资源利用。\n适用企业类型：马鞍山市行政区域内的建设单位、施工单位和建筑垃圾运输单位。\n"
},
{
"role": "user",
"content": "有北京的政策吗？"
},
{
"role": "assistant",
"content": "很抱歉，我没有北京市的政策信息。如果您需要了解北京市的环保政策，建议您直接咨询北京市环保部门或者相关政府部门，他们会提供最准确和最及时的信息。"
},
{
"role": "user",
"content": "城市供水有哪些政策？"
},
{
"role": "assistant",
"content": "城市供水的政策主要包括以下几个方面：\n\n1. 水资源管理政策：针对城市供水的水资源管理，包括水资源保护、水资源配置、水资源利用效率等方面的政策。\n\n2. 水质管理政策：针对城市供水的水质管理，包括水源地保护、水处理工艺、水质监测等方面的政策。\n\n3. 供水设施建设政策：针对城市供水设施的建设和维护，包括供水管网建设、水厂建设、水泵站建设等方面的政策。\n\n4. 供水价格管理政策：针对城市供水的价格管理，包括水价制定、水费收取、价格监管等方面的政策。\n\n5. 供水节水政策：针对城市供水的节水管理，包括水资源合理利用、水损失控制、水价激励等方面的政策。\n\n具体的城市供水政策会因地区而异，您可以咨询当地的环保部门或者供水公司，了解更详细的政策信息。"
},
{
"role": "user",
"content": "这是哪个城市的政策？"
},
{
"role": "assistant",
"content": "这是一个通用的描述，适用于各个城市的供水政策。不同城市的具体政策可能会有所不同，您可以咨询所在城市的环保部门或供水公司，获取更准确的信息。"
}
]
