python调用GPT4的API文档

文章介绍了如何在JupyterNotebook环境中导入os和openaiPython包,设置环境变量,通过API调用GPT的CodePattern来生成代码,特别是用于创建一个关于销售数据的小型数据集。还提到如何在交互中模拟对话,以获取GPT对数据集生成任务的响应。
导入osopenaiPython 包

若使用的是 Jupyter Notebook(例如 DataCamp Workspace),从 导入一些函数也很有帮助

IPython.display

# Import the os package
import os

# Import the openai package
import openai

# From the IPython.display package, import display and Markdown
from IPython.display import display, Markdown

# Import yfinance as yf
import yfinance as yf

另一个设置任务是将刚刚创建的环境变量放在 openai 包可以看到的位置。

# Set openai.api_key to the OPENAI environment variable
openai.api_key = os.environ["OPENAI"]

通过API调用GPT的Code Pattern

调用 OpenAI API 并获取聊天响应的代码模式如下:

response = openai.ChatCompletion.create(
              model="MODEL_NAME",
              messages=[{"role": "system", "content": 'SPECIFY HOW THE AI ASSISTANT SHOULD BEHAVE'},
                        {"role": "user", "content": 'SPECIFY WANT YOU WANT THE AI ASSISTANT TO SAY'}
              ])

第一次对话:生成数据集

生成示例数据集对于根据不同的数据场景测试代码或向其他人演示代码非常有用。要从 GPT 获得有用的响应,您需要精确并指定数据集的详细信息,包括:

  • 行数和列数

  • 列的名称

  • 每列包含内容的描述

  • 数据集的输出格式

eg.

Create a small dataset about total

评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值