打造自己的ChatGPT：OpenAI的API接入技能(openai调用api的对话模式)

ChatGPT账号购买平台发布时间：2024-03-19 浏览量：3

OpenAI调用API的对话模式：快速入门指南

I. OpenAI调用API的简介

OpenAI是一家人工智能公司，提供了一系列强大的API，使开发者能够利用最早进的语言模型进行各种创新和利用。API调用是与OpenAI进行交互的主要方式，本文将介绍OpenAI调用API的详细步骤和注意事项。

A. OpenAI对调用的限制

在使用OpenAI API进行调用时，有两个主要的限制需要注意。

要求频率限制：OpenAI对每一个API密钥设置了每分钟要求的最大次数和每分钟通讯的最大Token数量。
限制详情查看：你可以在个人中心的Rate limits页面查看API调用的具体限制详情。

B. 调用方式：openai.ChatCompletion.create()

OpenAI API的调用方式是通过”openai.ChatCompletion.create()”函数实现的。

重要及经常使用参数：可以通过调用该函数时传递相关参数，如model、messages等。
调用方法示例：可以通过以下代码示例来演示API的调用方法。

import openai
completions_response = openai.ChatCompletion.create(
   model="text-davinci-002",
   messages=[
       {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
       {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2023?"},
       {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2023."},
       {"role": "user", "content": "Where was it played?"}
   ]
)

II. OpenAI GPT⑷ API

OpenAI GPT⑷是最新最强大的语言模型，被数百万开发者用于创新产品的开发。

A. GPT⑷的能力

OpenAI表示GPT⑷是他们目前能力最强大的型号，可以利用于各种场景。

数百万开发人员利用GPT⑷进行创新产品的开发，推动科技发展。

B. 全球开发者能使用的GPT⑷大语言模型

GPT⑷是全球开发者都能使用的强大语言模型，可以用于增强利用程序的创造力和效力。

创造力：开发者可以借助GPT⑷进行创新产品的开发，为各行各业带来革新。
效力：GPT⑷可以提高开发者的工作效力，加快项目的开发进度。

III. 优化OpenAI API调用的技能

在使用OpenAI API进行调用时，可以采取一些优化技能，以提高调用效力。

A. 调用响应慢的解决方法

如果遇到调用响应慢的情况，可以尝试以下解决方法。

更换服务器：尝试将API调用切换到其他服务器，以提高响应速度。
优化代码：检查API调用代码，减少没必要要的操作，提高调用效力。

B. 缓存API的响应数据

为了提高API调用的性能，可使用缓存技术来缓存API的响应数据。

减少重复调用：通过缓存API的响应数据，可以减少对同一要求的重复调用，提高性能。
加速结果返回速度：缓存技术可以加速API调用结果的返回速度，提供更好的用户体验。

IV. ChatGPT的新接口

OpenAI的ChatGPT接口已更新为使用messages结构，提供更好的对话交互体验。

A. ChatGPT接口更新为使用messages结构

使用messages结构可以更好地满足对话场景的需求，提供更符合对话交互的消息格式。

更符合对话场景：使用messages结构可以更好地摹拟真实对话的交互进程。
提供更好的对话交互体验：通过更新接口的数据结构，可以提供更好的对话交互体验。

B. API参数的调剂

API参数也进行了一些调剂，以适应对话方式的交互，同时还提供了价格详细说明和区别模型之间的比较。

多种场景适用：调剂后的API参数适用于多种对话交互场景的需求。
价格详细说明：OpenAI提供了详细的价格说明，供开发者参考使用。

V. 实现带上下文功能的对话

通过OpenAI的ChatGPT API可以实现带上下文功能的对话，以下是具体的操作步骤。

A. 通过ChatGPT的API发送问题并获得结果的进程

提供问题prompt：使用API发送问题，作为对话的出发点。
ChatGPT返回结果completion：根据发送的问题，ChatGPT会返回与问题相关的结果。

B. 怎么实现上下文功能

为了实现上下文功能，可以通过以下方法来处理对话中的上下文信息。

保存上下文信息：在对话进程中，保存上一轮对话的信息，作为下一轮对话的上下文。
利用API的上下文参数：通过API的上下文参数，可以实现对话的记忆功能。

VI. NLP的ChatGPT3.5 API调用

对希望进行二次开发的开发者，可使用Python进行NLP的ChatGPT3.5 API调用。

A. 适用于二次开发的人员

ChatGPT3.5 API调用适用于希望进行二次开发的开发者，提供了多轮对话模型和上下文对话内容记忆的示例代码。

VII. OpenAI API的利用案例

OpenAI API可以利用于各种场景，以下是一些利用案例。

A. 构建问答机器人的知识库

使用API进行联网搜索，获得答案，并提升机器人回答问题的准确性和全面性。

B. 编写助手程序的方法

借助OpenAI API提供的接口模式，如聊天补完、代码补完、图象生成等，编写功能丰富的助手程序。

总结

OpenAI的API提供了一种强大的方式来调用最早进的语言模型，开发者可以利用这些API进行各种创新和利用。通过理解API调用的限制、掌握相关的调用方法和优化技能，开发者可以更高效地使用OpenAI API进行对话和交互。结合实际利用案例，比如构建问答机器人的知识库和编写助手程序等，展现了API的潜伏利用价值。

openai调用api的对话模式的进一步展开说明

怎样使用OpenAI API构建自己的ChatGPT

简介

OpenAI在2023年3月1日发布了更新版本的API接口，用于构建自己的ChatGPT。新版本的接口采取GPT⑶.5模型，并且将参数结构更新为messages，更合适对话场景的消息格式，并且价格更加低价。

对想要使用OpenAI API开发自己的ChatGPT的开发者来讲，他们可能会遇到一个问题，即虽然他们都是使用相同的API进行接入，但为何他们得到的输出和他们想象的完全区别呢？这主要是由于对接口的理解不够深入。

理解接口

OpenAI API的核心在于completions接口，用户提供prompt，API返回文本completion，这样一来一回构成了对用户需求的应对。但是，开发者在尝试接入该接口时，常常默许认为它的效果和ChatGPT是一样的，直接将聊天内容作为prompt，但很快他们就会发现返回的内容十分奇怪，有时乃至没法理解，有时出现格式错乱的情况。

这是由于OpenAI API的completions接口本身是为了支持多种类型的prompt，而不单单是聊天文本。为了取得更好的效果，开发者需要根据自己的需求设置合适的prompt格式，以便取得更准确的结果。

聊天效果

在OpenAI的示例和Playground中提供了Chat场景的prompt，其中核心点包括以下三个方面：

– 使用一段简短的描写说明当前的场景，并对AI assistant赋予一定的人格特性说明。
– 使用聊天对话的格式作为prompt，API作为文本生成的工具，会根据这个prompt生成后续文本。当prompt恰好结束到AI的回答时，API会以当前的场景进行后续内容的补充。
– 使用stop关键词来避免生成内容超越范围。在聊天场景中，如果不加stop的话，除生成AI的回答外，还会继续生成Human的内容，这不是预期的结果。

因此，当开发者自行接入OpenAI API来构建聊天机器人时，需要将用户的聊天内容包装入prompt中，构建完全的意图描写，并设置好相应的stop关键词，才能取得更有效的回答。

上下文连续

另外一个常见的问题是，为何接入的API没有像ChatGPT一样具有上下文的连续性。

这个关键点在于当前API是无状态的，特别是对Web利用程序开发者来讲，对无状态应当非常熟习。无状态接口意味着没有前后的关联，每次调用都是独立的。

因此，为了实现上下文的关联，开发者需要尽量提供更多的上下文信息。这意味着在prompt中需要包括之前的聊天内容。提供的上下文信息越多，API就会有更多的背景知识，关联性也就越强。

ChatGPT的会话连续性

需要注意的是，其实不是可以无穷制地携带上文。接口中有一个max_tokens参数，用于控制生成completion的长度。prompt和completion的总长度遭到模型最大长度的限制（最新的text-davinci-003的最大长度为4096token），可使用官方工具来评估token的计算。

其他参数

除以上提到的参数以外，还有一些其他参数可以进行微调以打造自己的ChatGPT，如temperature参数可以控制生成内容的随机性，frequency_penalty和presence_penalty参数可提供生成内容的多样性。开发者可以详细参考OpenAI的开发文档，了解这些参数的具体细节，并根据实际利用场景进行参数微调，从而打造出属于自己的ChatGPT。

通过以上措施，开发者可以更好地理解和使用OpenAI API来构建自己的ChatGPT，并实现各种自然语言处理任务，如语义理解、文本生成、文本分类等。OpenAI API提供了强大的自然语言处理功能，帮助开发者快速实现文本理解和生成，并为开发者提供了更多的灵活性和定制化选项。

openai调用api的对话模式的常见问答Q&A

问题1： OpenAI API 是甚么？

答案：OpenAI API 是 OpenAI 公司提供的一组接口，用于访问其先进的自然语言处理（NLP）模型。通过 OpenAI API，开发人员可以利用强大的语言模型来履行各种任务，如生成文本、回答问题、翻译语言等。

每一个模型都有特定的功能和用处，例如 ChatGPT 用于对话生成，CodeGPT 用于代码补全，Davinci 用于多种 NLP 任务。
开发人员可使用多种编程语言来调用 OpenAI API，包括 Python、JavaScript、Java 等。
通过调用 OpenAI API，用户可以轻松地将先进的语言处理功能集成到自己的利用程序中，从而为用户提供更好的体验和服务。

问题2：怎样使用 OpenAI API 进行对话生成？

答案：使用 OpenAI API 进行对话生成可以通过以下步骤实现：

获得 API 密钥：在 OpenAI 官网上注册账号并获得 API 密钥。
选择模型：根据需要选择适合的模型，例如 ChatGPT、Davinci 等。
构建对话要求：构建一个包括对话历史和要生成的文本的要求对象。
调用 API：使用编程语言中的适当方法调用 OpenAI API 并传递要求对象。
处理响应：接收 API 的响应并提取生成的文本。

示例代码：

import openai

# 设置 API 密钥
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 构建要求对象
request = {
  'model': 'ChatGPT',
  'messages': [
        {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
        {'role': 'user', 'content': 'Who won the world series in 2023?'}
    ]
}

# 调用 API
response = openai.ChatCompletion.create(**request)

# 处理响应
if response["choices"]:
    answer = response["choices"][0]["message"]["content"]
    print(answer)

通过以上步骤，您可使用 OpenAI API 实现对话生成功能，并根据需要进行个性化的定制和扩大。

问题3：怎么优化 OpenAI API 的调用性能？

答案：为了优化 OpenAI API 的调用性能，您可以斟酌以下几点：

批量要求：将多个要求合并为一个批量要求，以减少 API 调用的次数，从而提高性能。
使用缓存：对重复的要求结果，可以将其缓存起来，避免重复调用 API，以提高性能和减少计算资源的消耗。
减少通讯量：可以通过限制生成文本的长度，减少每次要求的通讯量，从而加快 API 的响应速度。
优化代码：对调用 OpenAI API 的代码进行优化，减少没必要要的操作和冗余代码，提高代码履行效力。

通过上述优化措施，您可以在使用 OpenAI API 时提升性能和效力，从而提供更好的用户体验。