Open AI接口：Completion

最新推荐文章于 2025-05-11 20:52:07 发布
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版权

Open AI接口：Completion

1.参数

temperature

参数功能： 代表输出结果的随机性，参数值为0则每次输出结果相同，参数值越大随机性越大。
参数范围： 0～2.0

engine

参数功能： 指定使用 Open AI 的哪一个引擎
参数范围：
1. text-davinci-003，最擅长根据指令输出内容的模型

prompt

参数功能： 提示语

max_tokens

参数功能： 调用生成的内容允许的最大 token 数量，对于text-davinci-003 模型输入+输出最多允许有 4096 个 token。max_tokens 是输出的token最大数量。

n

参数功能： 表示希望输出几条回答供你选择

stop

参数功能： 表示希望输出在遇到什么字符时停下来

vincent_trubo
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Ollama教程——兼容OpenAI API：高效利用兼容OpenAI的API进行AI项目开发
walkskyer的博客
04-10 1万+
对于希望充分利用ollama API的开发者来说，通过ollama提供的Python库、JavaScript库和REST API进行访问将是一个更全面的选择。ollama作为一个兼容OpenAI API的实验性平台，为开发者提供了一个灵活而强大的选择，使他们能够更容易地将现有应用与ollama集成，同时探索AI技术的新可能性。ollama是一个兼容OpenAI API的框架，旨在为开发者提供一个实验性的平台，通过该平台，开发者可以更方便地将现有的应用程序与ollama相连接。
openai.APIConnectionError: Connection error...如何解决？
**My Coding Family**
04-23 1220
🏆本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！ 备注：部分问题/疑难杂症搜集于互联网。
OpenAI开发系列（六）：Completions模型的工作原理及应用实例（开发多轮对话机器人）
无敌小怪兽_Zz的博客
07-18 5528
文章详细阐述了OpenAI的Completions与Chat Completions模型的基本概念与模型类。接着，对Completion.create API进行了深度解析，包括参数详解、代码测试以及参数调参实践，特别是对n、temperature、presence_penalty、best_of等参数的详细讲解。最后，以Completion.create函数为基础，实现了具有可调节对话风格的多轮对话机器人，展现了AI对话系统的灵活性。掌握这些知识，对优化AI对话系统具有重要的指导意义。
【OpenAI】新一代客户服务：使用 OpenAI Completion API 实现智能客服机器人
半抹灯芯的博客
04-06 648
OpenAI的Completion API是一种人工智能对话工具，可以生成自然语言响应来与用户进行交互。这个API使用深度学习技术来理解和处理自然语言输入，并生成以该输入为基础的响应。您可以使用此API来开发聊天机器人、智能客服和其他自然语言处理应用。您可以使用这些参数，根据需要定制API请求并优化生成的响应质量。
【OpenAI】深入理解自然语言处理技术：Python 调用 OpenAI Completion API 的完整教程
半抹灯芯的博客
04-06 1115
在这个代码示例中，我们首先指定了OpenAI Completion API的API端点URL和API密钥。然后，我们定义了一个包含要生成响应的文本提示的请求正文，并将其作为JSON字符串传递给POST请求。Python是一种流行的编程语言，可用于与OpenAI Completion API进行集成，以构建强大的自然语言处理应用。通过使用requests库和API密钥，您可以轻松地向API发送请求并获取响应，从而实现自然语言交互和人工智能对话机器人的功能。如果没有错误，则API响应将会包含生成的文本响应。
text-davinci 和ChatGPT3.5 区别
su317的专栏
07-20 1144
因此，如果你的目标是构建一个对话系统或需要处理多轮对话的任务，使用 `ChatGPT3.5` 可能会更好地满足你的需求。- `text-davinci` 是 OpenAI 的一个模型，该模型是使用 GPT-3 训练的。- `ChatGPT3.5` 是在 GPT-3 的基础上进行了改进和调整而得到的 GPT-3.5 Turbo 模型，专门用于聊天和对话任务。`text-davinci` 和 `ChatGPT3.5` 是两个不同的 GPT-3.5 Turbo 模型。它们之间的区别在于其使用的数据集和训练方式。
OpenAI API 详解
weixin_34452850的博客
02-12 1143
本文详细介绍了Open AI的API，并结合具体业务场景，介绍了其最佳实践
python中运行阿里百炼的通义千问openai样例时报错：from openai import OpenAIModuleNotFoundError: No module named ‘openai
gzgenius的博客
02-05 1984
python中运行阿里百炼的通义千问openai样例时报错：from openai import OpenAIModuleNotFoundError: No module named 'openai
大模型（LLM）的若干科普之问（四）：OpenAI 的 API 接口规范与openai库
qiy_icbc的博客
01-17 6461
`openai` 库是 OpenAI 官方提供的 Python 客户端库，支持与 OpenAI API 的交互。通过该库，可以轻松调用 GPT 系列模型、DALL·E、Whisper 等服务。 通常来讲，国内LLM都支持openai库！！！
Python调用open ai接口
你是我一生的追求
12-22 3026
{"role": "assistant", "content": "你好！有什么我可以帮您的吗？{"role": "user", "content": "请告诉我一些关于人工智能的知识。{"role": "user", "content": "请告诉我一些关于人工智能的知识。{"role": "system", "content": "你是一个友好的助手。{"role": "system", "content": "你是一个友好的助手。{"role": "user", "content": "你好！
别再把调用openai的text-davinci-003模型说成部署私有chatGPT了！
Fear_w的博客
02-09 1万+
随着chatGPT火爆了这么久，网上也有了很多私有化部署chatGPT、微信集成chatGPT类型的文章，但是就截止目前看来，很多人的方法都只是在用openai官方推出的text-davinci系列的模型，而不是调用chatGTP模型！所以就目前而言，应该是没有现成的方法可以绕过web直接调用chatGTP模型的方法。（当然用模拟器就另说了，这种很麻烦）所以可以严谨一点，以防误导更多人。
openai接口参数max_tokens改名max-completion-tokens？
最新发布
西京刀客
05-11 1362
文章主要讨论了在使用大模型API（如OpenAI、DeepSeek、Moonshot等）时，如何通过max_tokens和max_completion_tokens参数来控制生成内容的长度和计费。max_tokens参数用于限制一次请求中包括提示和生成内容的，总token数量，而max_completion_tokens则仅限制生成内容的token数量。OpenAI官方解释称这一更改是为了避免用户对max_tokens参数的误解，并提高API的直观性和一致性
【GPT-3】text-davinci -003 模型在Python中的应用，单次对话-连续对话-GUI界面
风高秋月白，雨霁晚霞红
02-25 5192
在Python中调用openAI API，实现与机器人的对话，支持连续对话以及GUI界面。
新的 GPT-3 模型：Text-Davinci-003 很棒
iCloudEnd的博客
12-25 7684
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) 是一种大规模语言模型，它使用深度学习来生成自然和类似人类的文本。它可以自动完成文本提示、回答问题以及以多种不同风格编写文本。
如何调整AI模型参数：max tokens与上下文长度
热门推荐
modi000的博客
01-15 1万+
举例来说，如果context length是500个词，而max tokens是100个词，那么模型在生成回应时会考虑最近的500个词作为其上下文，并生成不超过100个词的回应。重要的是要注意，这些值的增加可能会导致计算资源的需求增加，因此也需要考虑到实际的资源限制。对于需要理解和维持长对话的任务，您可以尝试增加context length的值，例如设置为5000或更高，以保持对话的上下文。对于需要长篇生成的任务，您可以尝试增加max tokens的值，例如设置为5000或更高，以便生成更长的内容。
text-davinci-002与 text-davinci-003 有什么不同？
war999的博客
02-11 4733
openAi 模型 text-davinci-002 与 text-davinci-003 区别介绍
【人工智能】OpenAI常用参数详解（max_tokens、temperature、n、top_p、presence_penalty、frequency_penalty、stream）
本本本添哥
01-22 3055
控制文本生成的随机性。值范围通常在0到1之间。值越大，生成文本越随机；值越小，生成文本越确定。模型对每个输入生成的回答数量。设置为n就会生成n个独立的回答。确定生成文本时考虑的token累计概率。值为0到1之间，常用来替代温度设置。top_p为0.9时，模型仅在最有可能的token集合（累计概率达到0.9）中进行选择。影响模型生成新主题内容的倾向。值范围通常在-2.0到2.0之间。较高的值鼓励模型生成前面未出现过的新内容。影响模型是否重复使用某些词或短语。值范围通常在-2.0到2.0之间。
Fastgpt学习（1）- 本地化部署（以MacOS为例）
QW's Blog
10-11 3273
Fastgpt学习 - 本地化部署
实战篇：手把手教你调用大模型API——第二章
bishedaima_com_w的博客
06-13 1700
请求回调：定义在用于发出请求的 call() / run() / apply() 方法中，例如 chain.call(inputs, callbacks=[handler]) ，它将仅用于该特定请求，以及它包含的所有子请求（例如，对 LLMChain 的调用会触发对 Model 的调用，该 Model 使用 call() 方法中传递的相同 handler）。因此，在本节中我们将介绍 LangChain 中的记忆模块，即如何将先前的对话嵌入到语言模型中的，使其具有连续对话的能力。
OpenAI接口 ChatCompletion 和chat.completion 区别
09-11
OpenAI的`Completion`接口和`ChatCompletion`接口的主要区别在于它们的设计目的和功能适应性。`Completion`接口主要用于标准的文本续写任务，它可能适合于一般的自然语言理解和生成需求。然而，`ChatCompletion`接口专为对话式交互设计，特别适用于需要模拟人类对话场景的应用，如客服聊天机器人或协同创意。 1. **对话交互**：ChatCompletion接口支持更流畅、连续的对话体验，允许模型接续上下文并提供更连贯的回答，这对于维护对话历史和语境理解至关重要。 2. **模型选择**：正如引用[2]所说，ChatCompletion接口允许访问特定的模型，比如较新的GPT-3.5 Turbo和GPT-4模型，这些模型可能具有更高的对话能力。 3. **成本效益**：虽然没有明确提及，通常对话接口可能会提供更低的价格点，因为它更适合批量处理短消息而非长篇文档的生成。 使用示例（以Python OpenAI API为例）： ```python from openai import ChatCompletion # 使用ChatCompletion创建会话 response = ChatCompletion.create( prompt="你好，我是OpenAI助手。", engine="davinci", # 或者其他支持的模型 max_tokens=100, # 每次请求的字符数限制 ) # 获取响应并打印 print(response.choices[0].text) ```
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