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openai createChatCompletion函數(shù)使用實(shí)例

更新時(shí)間：2023年05月06日 16:46:56 作者：地霊殿__三無(wú)

這篇文章主要為大家介紹了openai createChatCompletion函數(shù)使用實(shí)例詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪

實(shí)現(xiàn)過(guò)程

最近在嘗試openai的相關(guān)函數(shù)，所以今天就來(lái)盤(pán)點(diǎn)盤(pán)點(diǎn)下 createChatCompletion 函數(shù)，聽(tīng)說(shuō)是專(zhuān)門(mén)為了聊天創(chuàng)立的api，看看是要怎么用的？

1、前期的引入和配置密鑰

這里我就簡(jiǎn)單帶過(guò)了，可以看我之前的文章，引入過(guò)程大同小異。

cnpm install openai   // 下載
const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");  // 在項(xiàng)目里通過(guò)require引入
// 設(shè)置密鑰
const configuration = new Configuration({ 
    apiKey: aikey
}); 
const openai = new OpenAIApi(configuration);

2、具體的使用

const completion = await openai.createChatCompletion({
  model: "gpt-3.5-turbo",
  messages: [{role: "user", content: "Hello world", name: "sanwu"}],
});

接口返回的信息在這里 console.log(completion.data.choices[0].message);

3、細(xì)節(jié)講解

（1）關(guān)鍵參數(shù)

model 這里是選用聊天的模型，每個(gè)模型都有它對(duì)應(yīng)的領(lǐng)域，聊天的話(huà)，基本上我們選用下圖的/v1/chat/completions行的模型，有g(shù)pt-4, gpt-4-0314, gpt-4-32k, gpt-4-32k-0314, gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo-0301等模型可以選中。

ENDPOINT	MODEL NAME
/v1/chat/completions	gpt-4, gpt-4-0314, gpt-4-32k, gpt-4-32k-0314, gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo-0301
/v1/completions	text-davinci-003, text-davinci-002, text-curie-001, text-babbage-001, text-ada-001
/v1/edits	text-davinci-edit-001, code-davinci-edit-001
/v1/audio/transcriptions	whisper-1
/v1/audio/translations	whisper-1
/v1/fine-tunes	davinci, curie, babbage, ada
/v1/embeddings	text-embedding-ada-002, text-search-ada-doc-001
/v1/moderations	text-moderation-stable, text-moderation-latest

messages 這里是定義發(fā)起消息者的角色定位、姓名、具體消息內(nèi)容。

角色定位和消息內(nèi)容是必須的參數(shù)。想想也是，聊天過(guò)程中，文本內(nèi)容是基本，而要正確理解文本的含義，通常我們會(huì)結(jié)合對(duì)方的角色定位來(lái)綜合考慮，所以這兩者是必須的，反倒是姓名，一般來(lái)說(shuō)不會(huì)影響到回復(fù)結(jié)果，所以?xún)H僅是記錄一下，是非必須參數(shù)。

（2）openai通用參數(shù)

temperature 控制結(jié)果的隨機(jī)性，范圍在0~2， 0是固定結(jié)果，值越大結(jié)果越隨機(jī)。

top_p 跟temperature類(lèi)似，不過(guò)值在0~1之間，默認(rèn)值為1，如果設(shè)置成0.1，則代表取得是前10%概率質(zhì)量的結(jié)果。

n 每個(gè)問(wèn)題prompt要給的答案數(shù)，這里設(shè)置多了，會(huì)快速消耗配額的。

stream 是否返回部分進(jìn)度。

stop 最大長(zhǎng)度為 4 的字符串列表，一旦生成的 tokens 包含其中的內(nèi)容，將停止生成并返回結(jié)果。

max_tokens 生成結(jié)果時(shí)的最大 tokens 數(shù)，不能超過(guò)模型的上下文長(zhǎng)度，一般最大可設(shè)置為2048，新的gpt-4似乎就是4096。

presence_penalty 主題的重復(fù)度，區(qū)間也是-2~2， -2的重復(fù)度最高。

frequency_penalty 字符的重復(fù)度，區(qū)間是-2~2， -2的重復(fù)字符最多。

logit_bias 修改指定標(biāo)記出現(xiàn)在完成中的可能性。接受一個(gè) json 對(duì)象，該對(duì)象將標(biāo)記（由標(biāo)記器中的標(biāo)記 ID 指定）映射到從 -100 到 100 的關(guān)聯(lián)偏差值。從數(shù)學(xué)上講，偏差會(huì)在采樣之前添加到模型生成的 logits 中。確切的效果因模型而異，但 -1 和 1 之間的值應(yīng)該會(huì)減少或增加選擇的可能性；像 -100 或 100 這樣的值應(yīng)該導(dǎo)致相關(guān)令牌的禁止或獨(dú)占選擇。

以上就是openai createChatCompletion函數(shù)使用實(shí)例的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于openai createChatCompletion函數(shù)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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