OpenAi_Moderation审核更新

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更新原文档

最新openai-python版本已不可直接用

openai.Moderation.create()
<think>好的,用户现在问的是关于openai库有哪些函数和功能。首先,我需要回顾之前的对话历史。用户之前询问过调用OpenAI库时LLM是否能记住历史对话,我详细解释了模型的非状态性以及如何手动维护上下文。现在用户转向更基础的问题,可能是在进一步学习如何使用这个库,或者需要了解库的整体功能以便开发应用。 接下来,我需要确定用户的使用场景。可能是开发者或者刚接触OpenAI的新手,想要了解库的主要功能,以便进行项目开发。用户可能没有明确说明,但深层需求可能是想快速上手,知道哪些函数可用,如何调用不同的API,比如文本生成、图像处理或微调模型。 然后,我需要整理openai库的主要模块和函数。根据最新的文档,openai库主要分为Chat完成、文本生成、图像处理、嵌入、微调、审核等模块。每个模块对应的函数如ChatCompletion.create、Image.create等,需要分别介绍,并给出简单的代码示例,帮助用户理解。 还需要考虑用户可能的误区,例如不同版本库的差异,比如旧版本的Completions和新版的ChatCompletion。需要指出这一点,避免用户混淆。另外,函数参数如model、messages、temperature等,是常用的,需要解释清楚它们的作用。 另外,功能部分要涵盖主要应用场景,比如多轮对话、内容审核、图像生成等,让用户了解库的广泛用途。注意事项部分要提到API密钥设置、版本兼容性、异步支持等,这些都是开发者常见的问题,提前说明可以节省用户时间。 最后,确保回答结构清晰,分点列出,符合之前用户要求的格式。同时使用代码示例和表格来增强可读性,帮助用户快速找到所需信息。检查是否有遗漏的重要函数或更新内容,比如最新的模型版本或新加入的功能,确保信息的准确性和时效性。</think>以下是关于`openai`库核心函数和功能的详细介绍,按模块分类说明: --- ### 一、**主要功能模块** #### 1. **聊天完成(Chat Completions)** - **用途**:多轮对话、内容生成、代码编写等。 - **核心函数**: ```python response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", # 或 "gpt-4" messages=[ # 消息列表 {"role": "system", "content": "你是一个助手"}, {"role": "user", "content": "如何学习Python?"} ], temperature=0.7, # 控制输出随机性 (0-2) max_tokens=500 # 限制生成文本长度 ) ``` - **关键参数**: - `stream=True`:流式传输(逐块获取响应) - `n=3`:生成多个候选回复 - `stop=["\n"]`:指定停止生成的标记 --- #### 2. **文本补全(Legacy Completions,逐步淘汰)** - **注意**:旧版接口,建议优先使用Chat Completions。 - **函数示例**: ```python response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt="写一首关于春天的诗:", max_tokens=100 ) ``` --- #### 3. **图像生成(DALL·E)** - **功能**:根据文本生成图像或编辑现有图像。 - **核心方法**: ```python # 生成新图像 response = openai.Image.create( prompt="赛博朋克风格的城市夜景", n=2, # 生成数量 size="1024x1024" # 分辨率(256x256, 512x512, 1024x1024) ) # 图像编辑(需上传掩码图) response = openai.Image.create_edit( image=open("原始图.png", "rb"), mask=open("掩码图.png", "rb"), prompt="将背景改为星空" ) ``` --- #### 4. **嵌入(Embeddings)** - **用途**:文本向量化,用于语义搜索、聚类等。 - **函数示例**: ```python response = openai.Embedding.create( input="深度学习的基本原理", model="text-embedding-ada-002" ) vectors = response['data'][0]['embedding'] # 获取1536维向量 ``` --- #### 5. **模型微调(Fine-tuning)** - **流程**: 1. 准备训练数据(JSONL格式) 2. 上传文件: ```python file = openai.File.create( file=open("data.jsonl", "rb"), purpose="fine-tune" ) ``` 3. 创建微调任务: ```python openai.FineTune.create( training_file=file.id, model="davinci" # 基础模型 ) ``` --- #### 6. **审核Moderation)** - **用途**:检测文本是否包含敏感内容。 - **函数示例**: ```python response = openai.Moderation.create( input="暴力内容示例..." ) print(response["results"][0]["categories"]) # 输出违规类型 ``` --- ### 二、**实用工具函数** | 函数 | 用途 | 示例 | |-----------------------|-------------------------------|-------------------------------| | `openai.Model.list()` | 获取可用模型列表 | `print([m.id for m in openai.Model.list().data])` | | `openai.Engine.list()`| 获取旧版引擎列表(逐步淘汰) | 同模型列表 | | `openai.File.delete()`| 删除已上传文件 | `openai.File.delete("file_id")` | --- ### 三、**重要功能特性** 1. **多模态支持**:通过Chat Completions结合文本和图像(需使用GPT-4 Vision模型) 2. **函数调用(Function Calling)**:让模型返回结构化数据 ```python response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[...], functions=[...] # 自定义函数描述 ) ``` 3. **异步请求**: ```python import openai async def query(): return await openai.ChatCompletion.acreate(...) ``` --- ### 四、**注意事项** 1. **API密钥设置**:需预先配置 ```python openai.api_key = "sk-xxx" # 或使用环境变量 OPENAI_API_KEY ``` 2. **版本兼容性**:不同库版本函数可能有差异(推荐使用`openai>=1.0`) 3. **错误处理**:需捕获`openai.error.APIError`等异常 如果需要更具体的代码示例或场景说明,可以进一步说明需求!
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