解决方法

针对资源未找到的问题，可以斟酌以下几种解决方法：

1. 检查API密钥：确认API密钥会不会正确，如果不正确，可以尝试使用正确的API密钥。

2. 确认模型存在：检查所使用的模型会不会存在，如果不存在，需要选择有效的模型。

3. 更新API版本：如果API版本已废弃，需要更新到最新版本，确保API版本的兼容性。

具体详情以下：

资源未找到的问题解决方法

在使用OpenAI API时，有时会遇到”资源未找到”的毛病。以下是一些解决此问题的方法：

1. 检查API密钥

首先，确保您输入的API密钥是正确的。API密钥是访问OpenAI API所一定要的权限凭证。请检查API密钥会不会正确并重新尝试。

2. 确认模型存在

请确认您使用的模型会不会存在。有时候，如果选择了毛病的模型或模型不存在，会致使资源未找到的毛病。请参考OpenAI API文档，确认可用的模型列表，并选择有效的模型。

3. 更新API版本

如果您使用的API版本已废弃，可能会致使资源未找到的毛病。请确保您使用的是最新的API版本，并更新到最新版本以确保API的兼容性。

以上是解决”资源未找到”问题的几种方法。通过检查API密钥、确认模型存在和更新API版本，您应当能够解决这个问题。如果问题依然存在，请参考OpenAI官方文档或寻求OpenAI的技术支持。祝您成功使用OpenAI API！

openai.error.InvalidRequestError: Resource not found的常见问答Q&A

问题1：Azure OpenAI Embedding服务踩…

答案：Azure OpenAI Embedding服务是指微软的Azure云平台上集成的OpenAI Embedding服务。它提供了一种强大的自然语言处理（NLP）功能，用于将文本转换为高维向量表示。通过使用Azure OpenAI Embedding服务，您可以将文本数据转换为语义空间中的向量表示，从而实现文本之间的比较、分类和聚类等各种自然语言处理任务。

• 具体解释和例子。

例如，您可使用Azure OpenAI Embedding服务将一段文本转换为向量表示，然后计算两个向量之间的余弦类似度来衡量它们之间的语义类似性。这在文本分类和聚类等任务中非常有用。比如，您可以通过将用户评论转换为向量，并与已知的正面评论或负面评论向量进行比较，来判断该评论的情感偏向。

• 其他相关信息。

Azure OpenAI Embedding服务基于最早进的预训练语言模型，可以处理包括英文在内的多种语言。它的利用广泛，可以用于各种自然语言处理任务，如文本类似度计算、关键词抽取、意图辨认等。通过使用Azure OpenAI Embedding服务，开发者可以更轻松地构建和部署自然语言处理利用程序，提高利用程序的性能和准确性。

问题2：openai.error.InvalidRequestError的毛病缘由是甚么？

答案：openai.error.InvalidRequestError通常表示要求存在毛病或缺少一些一定要的参数，例如缺少令牌或输入等。这个毛病可以由多种缘由引发，下面是一些常见的可能缘由：

• 未正确传递API密钥：在使用OpenAI API时，需要确保正确地传递API密钥。
• 要求的API路由不正确：API路由是指访问OpenAI API的特定终点，需要确保使用正确的API路由。
• 使用了不支持的模型或版本：某些API可能只支持特定的模型或版本，需要确保使用了有效且支持的模型或版本。

如果遇到openai.error.InvalidRequestError毛病，建议逐渐检查和确认上述可能缘由，并根据实际情况进行排查和调试。

问题3：Resource not found毛病的解决方法是甚么？

答案：Resource not found毛病通常是由于在要求的资源路径上存在毛病或资源缺失而至。解决这个毛病可以尝试以下方法：

• 检查资源路径会不会正确：请检查代码中要求的资源路径会不会正确，确保没有拼写毛病或路径毛病。
• 确认已安装了所需的依赖：一些资源可能需要特定的依赖项支持，请确保已正确安装了所需的依赖。
• 确认资源会不会存在：如果资源确切不存在，需要检查相关配置和设置，确保资源已正确创建和部署。

针对区别情况，可以根据具体的毛病提示和调试信息，采取相应的解决措施，以解决Resource not found毛病。