OpenAI Embedding：快速实现聊天机器人（四）

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接上文OpenAI Embedding：快速实现聊天机器人(三)如何使用Python实现embedding相似度搜索，这篇文章继续讲如何将搜索到的相似文本进行提炼，并最终得出问题的答案。

提炼文本

通过调用azure openai服务使用模型 text-davinci-003完成对文本的提炼，以得到最终的答案。

python def do_chat(text): url = f"{ENDPOINT}/openai/deployments/{MODEL_NAME2}/completions?api-version=2022-12-01" headers = {"api-key": SUBSCRIPTION_KEY} data = { 'prompt': text, 'temperature': 0.05, 'max_tokens': 250 } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) response_json = response.json() return response_json['choices'][0]['text']

在data变量存储的json中，其中有temperature，max_tokens参数要设置，这关系到最终答