导入os和openaiPython 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

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。
最低0.47元/天 解锁文章
1806

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



