当前位置: 首页 > news >正文

OpenAI 实战进阶教程 - 第一节:OpenAI API 架构与基础调用

目标
  • 掌握 OpenAI API 的基础调用方法。
  • 理解如何通过 API 进行内容生成。
  • 使用实际应用场景帮助零基础读者理解 API 的基本用法。

一、什么是 OpenAI API?

OpenAI API 是一种工具,允许开发者通过编程方式与 OpenAI 的强大语言模型(例如 gpt-3.5-turbogpt-4)进行交互。简单来说,它就像一个“AI助手”,可以回答问题、生成文本、总结信息等。

实际应用场景举例:

  1. **客户支持自动化:**根据用户问题生成自动回复。
  2. **内容创作:**生成文章段落或社交媒体内容。
  3. **数据分析报告:**从原始数据中生成分析总结。

二、API 核心概念

  1. 模型(model)
    OpenAI 提供不同版本的模型,比如 gpt-3.5-turbogpt-4。模型越高级,理解能力和生成效果越好。

  2. Prompt(输入提示)
    你想要 AI 生成什么内容?这是需要传给模型的提示信息,比如:

    • “请总结以下文本内容。”
    • “生成一段关于气候变化的介绍。”
  3. Temperature(随机性控制)

    • temperature=0:生成结果更固定,适合生成准确答案。
    • temperature=1:生成内容更有创意,适合创作类任务。
  4. max_tokens(内容长度控制)
    限制返回结果的字数,避免输出过长内容。


三、基础代码示例与操作步骤

1. 环境准备
  • 注册 OpenAI 账户并获取 API Key:

    • OpenAI官网 注册账户。
    • 进入“API Keys”页面创建一个新密钥,并保存下来。
  • 安装 Python 和依赖库:
    打开终端或命令行,运行:

    pip install openai
    
2. 实现简单 API 调用

以下代码展示了如何通过 Python 调用 OpenAI 生成文本:

import openai# 设置 API 密钥
openai.api_key = "your-api-key"# 发送请求,生成内容
response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "Tell me about the benefits of Python programming."}],max_tokens=100,temperature=0.7
)# 打印生成的结果
print("Generated response:", response['choices'][0]['message']['content'])
3. 代码详细说明
  • openai.api_key: 设置 API 密钥。
  • ChatCompletion.create: 调用 OpenAI 的聊天接口。
  • messages: 对话内容,包括用户输入 (user) 和系统角色 (system) 描述。
  • max_tokens: 限制返回内容的长度。
  • temperature: 控制内容的随机性。
4. 运行与验证
  • 将代码保存为 openai_test.py,运行:
    python openai_test.py
    
  • 你将看到类似下面的输出:
    Generated response: Python is a versatile programming language known for its simplicity...
    

四、实际应用案例

案例 1:生成简单工作总结

**需求场景:**某公司要求每天自动生成员工日报内容。
示例 Prompt:

{"role": "user", "content": "Generate a daily work report for a software developer."}

生成结果示例:

Today's Progress:
- Completed backend API integration.
- Fixed two major bugs related to user authentication.
- Participated in daily standup meetings.
案例 2:生成邮件回复

**需求场景:**客户支持部门希望自动生成邮件回复内容。
示例 Prompt:

{"role": "user", "content": "Write a polite response to a customer complaining about delivery delay."}

生成结果示例:

Dear Customer,
We sincerely apologize for the delay in delivering your order. We are actively working to resolve the issue...

五、常见错误与解决方法

  1. 无效 API Key 错误

    • 错误提示: Invalid API Key
    • 解决方法: 确认 openai.api_key 是否正确设置。
  2. 超出速率限制

    • 错误提示: Rate Limit Exceeded
    • 解决方法: 降低请求频率,或申请更高限额。
  3. 参数错误

    • 错误提示: Invalid Request
    • 解决方法: 检查请求格式是否符合 OpenAI 文档规范。

小结

  • 本节学习了 OpenAI API 的基础概念与调用方法。
  • 通过 Python 示例展示了如何使用 API 生成内容。
  • 提供了实际应用场景和常见错误解决方案。

练习题

  1. 修改请求内容:

    • 将 Prompt 改为 “Explain the advantages of remote work.”,查看生成结果。
  2. 调整参数:

    • 修改 temperature 为 0 和 1,观察生成内容的变化。
  3. 实际案例尝试:

    • 使用 Prompt “Generate a motivational quote for a daily newsletter.” 生成内容,并记录结果。

相关文章:

OpenAI 实战进阶教程 - 第一节:OpenAI API 架构与基础调用

目标 掌握 OpenAI API 的基础调用方法。理解如何通过 API 进行内容生成。使用实际应用场景帮助零基础读者理解 API 的基本用法。 一、什么是 OpenAI API? OpenAI API 是一种工具,允许开发者通过编程方式与 OpenAI 的强大语言模型(例如 gpt-…...

TensorFlow简单的线性回归任务

如何使用 TensorFlow 和 Keras 创建、训练并进行预测 1. 数据准备与预处理 2. 构建模型 3. 编译模型 4. 训练模型 5. 评估模型 6. 模型应用与预测 7. 保存与加载模型 8.完整代码 1. 数据准备与预处理 我们将使用一个简单的线性回归问题,其中输入特征 x 和标…...

【视频+图文详解】HTML基础4-html标签的基本使用

图文教程 html标签的基本使用 无序列表 作用&#xff1a;定义一个没有顺序的列表结构 由两个标签组成&#xff1a;<ul>以及<li>&#xff08;两个标签都属于容器级标签&#xff0c;其中ul只能嵌套li标签&#xff0c;但li标签能嵌套任何标签&#xff0c;甚至ul标…...

在Arm芯片苹果Mac系统上通过homebrew安装多版本mysql并解决各种报错,感谢deepseek帮助解决部分问题

背景&#xff1a; 1.苹果设备上安装mysql&#xff0c;随着苹果芯片的推出&#xff0c;很多地方都变得不一样了。 2.很多时候为了老项目能运行&#xff0c;我们需要能安装mysql5.7或者mysql8.0或者mysql8.2.虽然本文编写时最新的默认mysql已经是9.2版本。 安装步骤 1.执行hom…...

c++可变参数详解

目录 引言 库的基本功能 va_start 宏: va_arg 宏 va_end 宏 va_copy 宏 使用 处理可变参数代码 C11可变参数模板 基本概念 sizeof... 运算符 包扩展 引言 在C编程中&#xff0c;处理不确定数量的参数是一个常见的需求。为了支持这种需求&#xff0c;C标准库提供了 &…...

【深度分析】DeepSeek 遭暴力破解,攻击 IP 均来自美国,造成影响有多大?有哪些好的防御措施?

技术铁幕下的暗战&#xff1a;当算力博弈演变为代码战争 一场针对中国AI独角兽的全球首例国家级密码爆破&#xff0c;揭开了数字时代技术博弈的残酷真相。DeepSeek服务器日志中持续跳动的美国IP地址&#xff0c;不仅是网络攻击的地理坐标&#xff0c;更是技术霸权对新兴挑战者的…...

CMake项目编译与开源项目目录结构

Cmake 使用简单方便&#xff0c;可以跨平台构建项目编译环境&#xff0c;尤其比直接写makefile简单&#xff0c;可以通过简单的Cmake生成负责的Makefile文件。 如果没有使用cmake进行编译&#xff0c;需要如下命令&#xff1a;&#xff08;以muduo库echo服务器为例&#xff09;…...

完全卸载mysql server步骤

1. 在控制面板中卸载mysql 2. 打开注册表&#xff0c;运行regedit, 删除mysql信息 HKEY_LOCAL_MACHINE-> SYSTEM->CurrentContolSet->Services->EventLog->Application->Mysql HKEY_LOCAL_MACHINE-> SYSTEM->CurrentContolSet->Services->Mysql …...

C#方法(练习)

1.定义一个函数&#xff0c;输入三个值,找出三个数中的最小值 2.定义一个函数&#xff0c;输入三个值,找出三个数中的最大值 3.定义一个函数&#xff0c;输入三个值,找出三个数中的平均值 4.定义一个函数&#xff0c;计算一个数的 N 次方 Pow(2, 3)返回8 5.传入十一…...

Unity游戏(Assault空对地打击)开发(3) 摄像机的控制

详细步骤 打开My Assets或者Package Manager。 选择Unity Registry。 搜索Cinemachine&#xff0c;找到 Cinemachine包&#xff0c;点击 Install按钮进行安装。 关闭窗口&#xff0c;新建一个FreeLook Camera&#xff0c;如下。 接着新建一个对象Pos&#xff0c;拖到Player下面…...

ChatGPT-4o和ChatGPT-4o mini的差异点

在人工智能领域&#xff0c;OpenAI再次引领创新潮流&#xff0c;近日正式发布了其最新模型——ChatGPT-4o及其经济实惠的小型版本ChatGPT-4o Mini。这两款模型虽同属于ChatGPT系列&#xff0c;但在性能、应用场景及成本上展现出显著的差异。本文将通过图文并茂的方式&#xff0…...

SQL进阶实战技巧:某芯片工厂设备任务排产调度分析 | 间隙分析技术应用

目录 0 技术定义与核心原理 1 场景描述 2 数据准备 3 间隙分析法 步骤1:原始时间线可视化...

【力扣】438.找到字符串中所有字母异位词

AC截图 题目 思路 我一开始是打算将窗口内的s子字符串和p字符串都重新排序&#xff0c;然后判断是否相等&#xff0c;再之后进行窗口滑动。不过缺点是会超时。 class Solution { public:vector<int> findAnagrams(string s, string p) {vector<int> vec;if(s.siz…...

2024具身智能模型汇总:从训练数据、动作预测、训练方法到Robotics VLM、VLA

前言 本文一开始是属于此文《GRAPE——RLAIF微调VLA模型&#xff1a;通过偏好对齐提升机器人策略的泛化能力》的前言内容之一(该文发布于23年12月底)&#xff0c;但考虑到其重要性&#xff0c;加之那么大一张表格 看下来 阅读体验较差&#xff0c;故抽出取来独立成文且拆分之 …...

Day33【AI思考】-函数求导过程 的优质工具和网站

文章目录 **函数求导过程** 的优质工具和网站**一、动态图形工具**1. **Desmos&#xff08;网页端&#xff09;**2. **GeoGebra&#xff08;全平台&#xff09;** **二、分步推导工具**3. **Wolfram Alpha&#xff08;网页/App&#xff09;**4. **Symbolab&#xff08;网页/App…...

【URL】一个简单基于Gym的2D随机游走环境,用于无监督强化学习(URL)

import gym from gym import spaces import numpy as np import pygameclass RandomWalk2DEnv(gym.Env):def __init__(self):super(RandomWalk2DEnv, self).__init__()# 定义状态空间为2D坐标&#xff08;x, y&#xff09;self.x_min, self.x_max -10, 10 # 更新尺寸为 (-10,…...

【VM】VirtualBox安装ubuntu22.04虚拟机

阅读本文之前&#xff0c;请先根据 安装virtualbox 教程安装virtulbox虚拟机软件。 1.下载Ubuntu系统镜像 打开阿里云的镜像站点&#xff1a;https://developer.aliyun.com/mirror/ 找到如图所示位置&#xff0c;选择Ubuntu 22.04.3(destop-amd64)系统 Ubuntu 22.04.3(desto…...

MySQL的GROUP BY与COUNT()函数的使用问题

在MySQL中&#xff0c;GROUP BY和 COUNT()函数是数据聚合查询中非常重要的工具。正确使用它们可以有效地统计和分析数据。然而&#xff0c;不当的使用可能会导致查询结果不准确或性能低下。本文将详细讨论 GROUP BY和 COUNT()函数的使用方法及常见问题&#xff0c;并提供相应的…...

C# 精炼题18道题(类,三木运算,Switch,计算器)

1.数组元素和 2.数组元素乘积 3.数组元素平均数 4.数组中最大值 5.数组中的偶数 6.数组中的阶乘 7.数组反转 8.字符串反转 9.回文字符串 10.检查回文 11.最小最大值 12.找素数 13.字符串中的最长无重复字符串 14.字符串去重 15.数组中计算两数之和 16.数字到字符…...

96,【4】 buuctf web [BJDCTF2020]EzPHP

进入靶场 查看源代码 GFXEIM3YFZYGQ4A 一看就是编码后的 1nD3x.php 访问 得到源代码 <?php // 高亮显示当前 PHP 文件的源代码&#xff0c;用于调试或展示代码结构 highlight_file(__FILE__); // 关闭所有 PHP 错误报告&#xff0c;防止错误信息泄露可能的安全漏洞 erro…...

[2025CVPR]DeepVideo-R1:基于难度感知回归GRPO的视频强化微调框架详解

突破视频大语言模型推理瓶颈,在多个视频基准上实现SOTA性能 一、核心问题与创新亮点 1.1 GRPO在视频任务中的两大挑战 ​安全措施依赖问题​ GRPO使用min和clip函数限制策略更新幅度,导致: 梯度抑制:当新旧策略差异过大时梯度消失收敛困难:策略无法充分优化# 传统GRPO的梯…...

DeepSeek 赋能智慧能源:微电网优化调度的智能革新路径

目录 一、智慧能源微电网优化调度概述1.1 智慧能源微电网概念1.2 优化调度的重要性1.3 目前面临的挑战 二、DeepSeek 技术探秘2.1 DeepSeek 技术原理2.2 DeepSeek 独特优势2.3 DeepSeek 在 AI 领域地位 三、DeepSeek 在微电网优化调度中的应用剖析3.1 数据处理与分析3.2 预测与…...

《从零掌握MIPI CSI-2: 协议精解与FPGA摄像头开发实战》-- CSI-2 协议详细解析 (一)

CSI-2 协议详细解析 (一&#xff09; 1. CSI-2层定义&#xff08;CSI-2 Layer Definitions&#xff09; 分层结构 &#xff1a;CSI-2协议分为6层&#xff1a; 物理层&#xff08;PHY Layer&#xff09; &#xff1a; 定义电气特性、时钟机制和传输介质&#xff08;导线&#…...

Python爬虫实战:研究feedparser库相关技术

1. 引言 1.1 研究背景与意义 在当今信息爆炸的时代,互联网上存在着海量的信息资源。RSS(Really Simple Syndication)作为一种标准化的信息聚合技术,被广泛用于网站内容的发布和订阅。通过 RSS,用户可以方便地获取网站更新的内容,而无需频繁访问各个网站。 然而,互联网…...

linux 下常用变更-8

1、删除普通用户 查询用户初始UID和GIDls -l /home/ ###家目录中查看UID cat /etc/group ###此文件查看GID删除用户1.编辑文件 /etc/passwd 找到对应的行&#xff0c;YW343:x:0:0::/home/YW343:/bin/bash 2.将标红的位置修改为用户对应初始UID和GID&#xff1a; YW3…...

C++ Visual Studio 2017厂商给的源码没有.sln文件 易兆微芯片下载工具加开机动画下载。

1.先用Visual Studio 2017打开Yichip YC31xx loader.vcxproj&#xff0c;再用Visual Studio 2022打开。再保侟就有.sln文件了。 易兆微芯片下载工具加开机动画下载 ExtraDownloadFile1Info.\logo.bin|0|0|10D2000|0 MFC应用兼容CMD 在BOOL CYichipYC31xxloaderDlg::OnIni…...

2023赣州旅游投资集团

单选题 1.“不登高山&#xff0c;不知天之高也&#xff1b;不临深溪&#xff0c;不知地之厚也。”这句话说明_____。 A、人的意识具有创造性 B、人的认识是独立于实践之外的 C、实践在认识过程中具有决定作用 D、人的一切知识都是从直接经验中获得的 参考答案: C 本题解…...

【 java 虚拟机知识 第一篇 】

目录 1.内存模型 1.1.JVM内存模型的介绍 1.2.堆和栈的区别 1.3.栈的存储细节 1.4.堆的部分 1.5.程序计数器的作用 1.6.方法区的内容 1.7.字符串池 1.8.引用类型 1.9.内存泄漏与内存溢出 1.10.会出现内存溢出的结构 1.内存模型 1.1.JVM内存模型的介绍 内存模型主要分…...

Qemu arm操作系统开发环境

使用qemu虚拟arm硬件比较合适。 步骤如下&#xff1a; 安装qemu apt install qemu-system安装aarch64-none-elf-gcc 需要手动下载&#xff0c;下载地址&#xff1a;https://developer.arm.com/-/media/Files/downloads/gnu/13.2.rel1/binrel/arm-gnu-toolchain-13.2.rel1-x…...

Docker拉取MySQL后数据库连接失败的解决方案

在使用Docker部署MySQL时&#xff0c;拉取并启动容器后&#xff0c;有时可能会遇到数据库连接失败的问题。这种问题可能由多种原因导致&#xff0c;包括配置错误、网络设置问题、权限问题等。本文将分析可能的原因&#xff0c;并提供解决方案。 一、确认MySQL容器的运行状态 …...