openai 多轮对话 python代码
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
给Python程序员的OpenAI GPT
OpenAI GPT应用指南。OpenAI 提供 API(应用程序编程接口)以访问他们的 AI。API 的目标是通过为所有版本创建通用接口来抽象底层模型,使用户无论版本如何都能使用 GPT。
快速集成ChatGPT(Python版)
快速集成ChatGPT(Python版)
构建您自己的 GPT 驱动的应用程序
LangChain 是一个 Python 库,可帮助您在几分钟内构建 GPT 驱动的应用程
ChatGPT 和 GPT-4 的成功表明,经过强化训练的大型语言模型可以产生可扩展且功能强大的 NLP 应用程序。 然而,响应的有用性取决于提示,这导致用户探索提示工程空间。此外,大多数真实世界的 NLP 用例需要比单个 ChatGPT 会话更复杂。这就是像 LangChain 这样的图书馆可以提供帮助的地方! LangChain是一个 Python 库,可帮助您利用大型语言模型构建自定义 NLP 应用程序。 在本指南中,我们将探讨什么是 LangChain 以及您可以使用它构建什么。我们还将尝试使用 LangChain 构建一个简单的问答应用程序。 让我们开始吧!
聊天自动补全ChatCompletion
使⽤OpenAI Chat API,您可以构建⾃⼰的应⽤程序,使⽤gpt-3.5-turbo和gpt-4来完成以下任务: 起草电⼦邮件或其他⽂本 编写Python代码 回答有关⼀组⽂档的问题 创建对话型智能体 为软件提供⾃然语⾔界⾯ 在各种学科中提供辅导 翻译语⾔ 为视频游戏模拟⻆⾊等等 本指南说明如何对聊天型语⾔模型进⾏API调⽤,并分享了获取良好结果的技巧。您还可以在OpenAI Playground中尝试新的聊天格式。 ⽤户消息有助于指示助⼿进⾏相应操作。它们可以由应⽤程序的终端⽤户⽣成,也可以由开发⼈员作为 指令设置。 助⼿消息有助于存储先前的响应。它们也可以由开发⼈员编写,以帮助提供所需的⾏为示例。 包含对话历史记录有助于在⽤户指令引⽤以前的消息时进⾏处理。在上⾯的例⼦中,⽤户的最后⼀个问 题“它是在哪⾥⽐赛的?”只有在关于2020年世界⼤赛的先前消息的上下⽂中才有意义。因为模型没有过 去请求的记忆,所有相关信息都必须通过对话提供。如果对话⽆法适应模型的令牌限制,那么它将需要 以某种⽅式缩短。
聊天自动补全.pdf聊天自动补全.pdf
聊天自动补全.pdf聊天自动补全.pdf
DeepSeek API使用指南[项目代码]
本文详细介绍了DeepSeek API的申请与使用方法。DeepSeek API是一个兼容OpenAI API格式的强大工具,基于先进的MoE模型,支持对话生成和补全,适用于聊天机器人、虚拟助手等应用场景。文章首先概述了DeepSeek API的功能,然后逐步指导用户如何注册账号、申请API Key、准备开发环境(包括安装Python和OpenAI SDK),并提供了使用Python和cURL调用API的示例代码。此外,文章还介绍了如何处理API响应、错误处理、流式输出以及多轮对话的实现方法,并强调了API使用中的注意事项,如API Key的安全保护和遵守使用条款。通过本文,开发者可以轻松集成DeepSeek API的智能对话补全功能。
OpenAI API使用指南[代码]
本文详细介绍了OpenAI Chat Completion API的使用流程,帮助开发者轻松接入官方OpenAI ChatGPT的对话功能。内容涵盖环境准备、API访问申请、基本用法、流式响应、多轮对话以及错误处理等方面。通过具体的代码示例和参数说明,开发者可以快速掌握如何调用API实现智能对话功能。文章还提供了常见错误的解决方案和技术支持资源,为开发者提供了全面的指导。
将小米 MiMo AI Studio 网页端对话转换为 OpenAI + Anthropic 兼容 API(Chat Compl.zip
将小米 MiMo AI Studio 网页端对话转换为 OpenAI + Anthropic 兼容 API(Chat Completions / Responses / Anthropic Messages),支持多模态、工具调用、语音合成、多账号负载均衡。
AI + 智能客服系统VIP资源
本文提供一套轻量级 AI 智能客服系统的完整实现方案,基于 Python + FastAPI + 大语言模型 API(以 OpenAI 为例)构建,支持用户意图识别、多轮对话、常见问题自动回复等核心功能,代码可直接部署并支持二次开发。
OpenAI使用篇:Function Calling与GPT Builder[项目代码]
本文介绍了OpenAI的两大核心功能:Function Calling和GPT Builder。Function Calling允许大模型(如GPT-4.1)调用外部函数或API以获取实时数据或执行复杂任务,从而突破内部训练数据的限制。文章通过一个完整的Python代码示例展示了如何定义天气查询工具、调用模型生成工具调用、解析参数并获取外部数据,最终将结果返回给模型生成自然语言回答。GPT Builder则是OpenAI提供的无代码工具,用户可通过对话式界面自定义专属GPT模型,包括设定指令、上传知识库文件、启用网页浏览和代码执行等能力,并支持私有或公开发布至GPT Store。文章内容详实,适合开发者快速上手OpenAI的扩展功能。
热门ChatGPT提问指令.zip
热门ChatGPT提问指令.zip
玩ChatGPT2个月后,总结出来的高效对话
本文总结了在使用ChatGPT2进行对话交流的过程中,经过两个月的实践和优化,得出的高效对话技巧和经验。包括建立良好的对话环境、合理利用提示和指令、优化对话流程等方面的经验,并分享了如何通过这些技巧提高与ChatGPT2的对话效果。 正文: 在过去的两个月里,我一直在使用ChatGPT2进行对话交流,通过不断的尝试和优化,我总结出了一些高效的对话技巧和经验,现在与大家分享如下: 1. 建立良好的对话环境 2. 提供明确的指令和提示 3. 适度引导对话流程 4. 利用模型输出进行迭代优化 5. 灵活运用参数设置 6. 多轮对话的上下文管理 7. 提供足够的信息和背景知识 8. 创造性引导 9. 识别并纠正错误 10. 利用其他工具和资源 11. 及时反馈和调整 12. 多样化对话主题和类型 13. 合理控制对话长度 14. 学会处理模棱两可和歧义 15. 深入挖掘潜在信息 16. 注意语气和情感 17. 尊重规则和道德 18. 创造性应用 19. 学习并借鉴他人经验 20. 保护个人隐私 21. 尝试不同版本的ChatGPT 需要注意遵循合法、合规和道德的原则,并保护个人隐私和信息
ChatGPT正确提问模板汇总
ChatGPT正确提问模板汇总
ChatGPT进阶使用技巧
ChatGPT进阶使用技巧
ChatGPT提示模式及用法.zip
ChatGPT提示模式及用法.zip
Ollama本地部署大模型[可运行源码]
本文详细介绍了如何在本地CPU上使用Ollama部署开源大模型,包括Facebook的llama3、谷歌的gemma、微软的phi3和阿里的qwen2等。Ollama基于llama.cpp实现,推理效率高,并兼容OpenAI接口。文章从下载安装、命令行交互、Python接口交互到jupyter魔法命令交互等多个方面进行了详细说明,并提供了B站视频演示和常用命令示例。此外,还介绍了如何使用ollama-python库和OpenAI接口进行模型交互,以及如何在jupyter notebook中实现多轮对话交互。最后,作者分享了AI大模型学习资料,包括学习路线图、视频教程、技术文档和面试题等,帮助读者更好地掌握大模型技术。
本教程将带您从零开始搭建一个智能问答助手,使用LangChain框架和OpenAI 与 DeepSeek语言模型实现自然语言交互 适合AI入门开发者和对NLP应用感兴趣的读者学习
本教程将带您从零开始搭建一个智能问答助手,使用LangChain框架和OpenAI与 DeepSeek语言模型实现自然语言交互。适合AI入门开发者和对NLP应用感兴趣的读者学习
ChatGPT进阶使用技巧.zip
ChatGPT进阶使用技巧.zip
怎样提问ChatGPT能得到想要的答案.zip
怎样提问ChatGPT能得到想要的答案.zip
PKU-KCL开发的一系列代码大型语言模型.zip
python chatgpt
最新推荐



