OpenAI system,user,assistant 角色详解

本文解释了如何在使用OpenAIChatGPTAPI时,通过system、user和assistant角色来引导对话,展示了这些角色在设定对话上下文和模型行为中的关键作用。

要使用ChatGPT API与OpenAI的聊天模型进行交互,您必须在消息对象中提供其中一个角色systemuserassistant。在本指南中,我们将讨论在ChatGPT API请求中使用这些角色的含义。

1. ChatGPT API消息中的角色是什么?

首先,让我们看一下使用OpenAI ChatGPT API的基本请求。

curl -s https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR-API-KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-3.5-turbo-16k",
    "messages": [{"role": "user", "content": "ChatGPT是什么?"}]
  }'

要与OpenAI ChatGPT模型进行对话,您必须在消息数组中提供一个或多个消息。每个消息必须与systemuserassistant中的一个角色相关联。

角色表示消息作者的角色。根据角色,ChatGPT了解它应该如何行为以及谁在发起调用。让我们讨论每个角色。

2. 系统角色

聊天机器人的行为是通用的。“system"角色有助于通过分配特定行为给聊天助手来创建对话的上下文或范围。例如,如果您希望与ChatGPT在与体育相关的话题范围内进行对话,可以将"system"角色分配给聊天助手,并设置内容为"体育专家”。然后ChatGPT会表现得像体育专家一样回答您的问题。"system"角色指示了ChatGPT在对话消息中应该具有哪种个性。

让我们看一个例子。

curl -s https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR-API-KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-3.5-turbo-16k",
    "messages": [{"role": "system", "content": "您是足球专家"}]
  }'

结果:

{
  "id": "chatcmpl-7WqSSEotClV5cSaxrU0lCHWT6ALIQ",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1688062500,
  "model": "gpt-3.5-turbo-16k-0613",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "我在这里回答您关于这项运动的任何问题。无论是关于规则、策略、球员还是与足球相关的任何其他问题,都请随时提问!"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 12,
    "completion_tokens": 38,
    "total_tokens": 50
  }
}

虽然传递带有系统角色的消息并非必需,但它有助于在内部为对话设置模型行为。

3. 用户角色

"user"角色代表实际的最终用户,他正在向ChatGPT发送提示。在以下示例中,第一个消息对象和"system"角色并不是必需的。我们使用它来为对话分配上下文。"user"角色指示消息/提示来自最终用户或人类。

curl -s https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR-API-KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-3.5-turbo-16k",
    "messages": [
	  {
           "role": "system",
           "content": "您是足球专家"
	  },
	  {
	   "role": "user",
	   "content": "谁赢得了2018年的FIFA世界杯?"
	  }
	]
  }'

结果:

{
  "id": "chatcmpl-7WrMNkWGxyX4EXY5iANmHE6I1R27b",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1688065967,
  "model": "gpt-3.5-turbo-16k-0613",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "法国赢得了2018年的FIFA世界杯。"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 25,
    "completion_tokens": 11,
    "total_tokens": 36
  }
}

4. 助手角色

"assistant"角色代表响应最终用户提示的实体。这个角色表示消息是助手(聊天模型)的响应。"assistant"角色用于在当前请求中设置模型的先前响应,以保持对话的连贯性。

 curl -s https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR-API-KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-3.5-turbo-16k",
    "messages": [
          {
         "role": "system",
         "content": "您是足球专家"
          },
          {
                 "role": "user",
                 "content": "谁赢得了2018年的FIFA世界杯?"
          },
          {
                 "role": "assistant",
                 "content": "法国赢得了2018年的FIFA世界杯。"
          },
          {
                 "role": "user",
                 "content": "下一届FIFA世界杯什么时候

举行?"
          }
        ]
  }'

此外,在消息数组中,您可以将角色设置为“assistant”以用于最后的消息对象,它可以是自定义消息。如果消息的角色是“assistant”,ChatGPT会验证最后一条消息的内容的正确性。

结果:

{
  "id": "chatcmpl-7WryqleJdvZzz4vtdQs4erG3Kx7mT",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1688068352,
  "model": "gpt-3.5-turbo-16k-0613",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "下一届FIFA世界杯计划于2026年举行,将由加拿大、墨西哥和美国联合举办。"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 51,
    "completion_tokens": 31,
    "total_tokens": 82
  }
}

5. 结论

在这个快速教程中,我们了解了ChatGPT API消息中“system”、“user”和“assistant”角色的含义,以及如何在API中使用它们。

<think>嗯,用户现在想生成一个Python调用OpenAI API的例子。首先,我需要确认用户的需求是什么。他们可能刚开始接触OpenAI的API,需要基础的示例代码来快速上手。可能他们正在开发一个需要集成自然语言处理功能的应用,比如聊天机器人、文本生成或者内容摘要之类的功能。 接下来,我得考虑用户可能对OpenAI API了解多少。他们可能已经知道需要API密钥,但不确定如何在Python中正确设置。可能对安装必要的库不熟悉,比如openai这个Python包。因此,我应该从最基础的步骤开始,包括安装库、获取API密钥、编写简单的调用代码。 用户可能需要的不仅仅是代码片段,还需要解释每个步骤的作用,比如如何设置API密钥,如何处理响应数据。可能他们还想了解不同的模型和参数,比如temperature和max_tokens的作用,这些参数如何影响生成结果。 另外,用户可能有错误处理的需求,比如处理API调用时的异常,或者处理超过配额的情况。不过,作为初步示例,可能不需要太复杂的错误处理,但最好提及一下,让用户知道可能的扩展方向。 还有,用户可能关心成本问题,虽然这个示例可能不会产生高费用,但提醒他们注意API的使用成本和token的使用量是有必要的。例如,使用gpt-3.5-turbo模型每个token的费用是多少,或者如何估算使用量。 我需要确保提供的代码是正确且最新的,因为OpenAI的API可能会有更新。例如,确认最新的模型名称,以及API调用的正确参数结构。例如,现在常用的模型是gpt-3.5-turbo或者gpt-4,而请求的结构可能需要指定messages列表,包括role和content。 可能用户还想知道如何调整生成的文本,比如更创造性或更确定性,这时候需要解释temperature参数的作用,值越高越随机,值越低越确定。同时,max_tokens控制生成的最大长度,避免生成过长的文本。 还需要考虑用户的环境设置,比如如何在Python中安全地存储API密钥,避免硬编码在代码中。推荐使用环境变量或者配置文件,这样更安全,尤其是在代码需要公开或者共享的情况下。 另外,用户可能想看到完整的示例,包括发送请求和处理响应,比如如何从返回的JSON中提取生成的文本内容。可能需要解释响应结构,比如choices数组中的message对象。 最后,确保代码示例简洁易懂,没有不必要的复杂性,适合新手快速复制粘贴并运行。同时,提供一些常见问题的解决方案,比如安装库失败,API密钥无效,或者网络问题导致的连接错误。 总结一下,用户需要一个简单明了的Python代码示例,展示如何调用OpenAI的API生成文本,包含安装步骤、API密钥设置、基本请求和响应处理,以及一些关键参数的说明。同时,需要提醒安全和成本相关的注意事项,帮助他们顺利开始使用。</think>以下是使用 Python 调用 OpenAI API 的完整指南及示例代码: --- ### 一、准备工作 #### 1. 安装官方库 ```bash pip install openai ``` #### 2. 获取API密钥 1. 访问 [OpenAI Platform](https://platform.openai.com/) 2. 登录后点击右上角「Personal」->「View API keys」 3. 点击「Create new secret key」生成密钥(格式如`sk-xxxxxxxxxx`) --- ### 二、基础调用示例 ```python import openai # 设置API密钥(推荐通过环境变量管理) openai.api_key = "sk-your-api-key-here" # 替换为实际密钥 def generate_text(prompt): response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", # 指定模型 messages=[ {"role": "user", "content": prompt} ], temperature=0.7, # 控制随机性(0-2,越大越随机) max_tokens=1000 # 最大生成token数 ) return response.choices[0].message.content.strip() # 使用示例 if __name__ == "__main__": prompt = "用中文解释量子计算的基本原理" result = generate_text(prompt) print(result) ``` --- ### 三、核心参数详解 | 参数名 | 说明 | |---------------|----------------------------------------------------------------------| | `model` | 模型选择:`gpt-4`, `gpt-3.5-turbo`, `text-davinci-003` 等 | | `messages` | 对话上下文列表(包含`role`: `system`, `user`, `assistant`) | | `temperature` | 生成随机性:低值(如0.2)更确定,高值(如1.0)更创意 | | `max_tokens` | 响应最大长度(注意:输入+输出总tokens不能超过模型限制,如4096) | | `top_p` | 核心采样概率(0-1),与`temperature`二选一使用 | --- ### 四、进阶用法示例 #### 1. 多轮对话 ```python conversation = [ {"role": "system", "content": "你是一个专业的技术文档翻译助手"}, {"role": "user", "content": "将以下句子翻译成英文:量子纠缠是量子力学的重要现象"} ] response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=conversation ) ``` #### 2. 流式响应 ```python response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "用100字讲述丝绸之路的历史"}], stream=True # 启用流式传输 ) for chunk in response: content = chunk.choices[0].delta.get("content", "") print(content, end="", flush=True) ``` --- ### 五、最佳实践建议 1. **密钥安全** 不要将密钥硬编码在代码中,推荐使用环境变量: ```python import os openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") ``` 2. **错误处理** 添加异常捕获: ```python try: response = openai.ChatCompletion.create(...) except openai.error.AuthenticationError: print("API密钥错误") except openai.error.RateLimitError: print("请求频率超限") ``` 3. **成本控制** 可通过`usage`字段监控token消耗: ```python print(f"本次消耗 tokens: {response.usage['total_tokens']}") ``` --- ### 六、响应数据结构 典型响应示例: ```json { "id": "chatcmpl-xxx", "object": "chat.completion", "created": 1689417160, "choices": [{ "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "量子计算基于量子比特..." }, "finish_reason": "stop" }], "usage": { "prompt_tokens": 25, "completion_tokens": 150, "total_tokens": 175 } } ``` --- 通过以上代码和说明,您可以快速实现与OpenAI模型的交互。建议从`gpt-3.5-turbo`模型开始,根据需求调整参数。
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