六、大模型-Prompt-API介绍
GPT-3.5 API 提供了一个名为 openai.ChatCompletion.create() 的端点，您可以使用该端点来与 ChatGPT 进行交互。以下是 openai.ChatCompletion.create() 的详细 API 说明：
请求参数：
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messages：一个数组，包含对话中的消息对象。每个消息对象都有一个role和content字段。role：字符串，表示消息的角色。可以是"system"、"user"或"assistant"。content：字符串，包含消息的文本内容。
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model：字符串，指定要使用的模型。在上下文对话模式下，应该将其设置为"gpt-3.5-turbo"。 -
temperature：数字，控制生成文本的随机性。较低的值会使输出更加确定和保守，较高的值会使输出更加随机。推荐值为 0.2 到 0.8。 -
max_tokens：一个整数，指定生成的回复的最大长度（以令牌数量计算）。较大的值会生成更长的回复。
响应字段：
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id：字符串，表示生成请求的唯一标识符。 -
object：字符串，表示对象类型，其值为"chat.completion"。 -
created：整数，表示生成请求的时间戳（以秒为单位）。 -
model：字符串，表示使用的模型。 -
usage：一个对象，包含与生成请求相关的配额使用情况。 -
choices：一个数组，包含生成的回复消息对象。每个消息对象都有一个role和content字段。
import openairesponse = openai.ChatCompletion.create(messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},{"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},{"role": "user", "content": "Where was it played?"}],model="gpt-3.5-turbo",temperature=0.8,max_tokens=100
)print(response.choices[0].message.content)
以上代码示例中，我们创建了一个对话，然后通过调用 openai.ChatCompletion.create() 来与模型进行交互。模型将返回一个响应对象，其中包含生成的回答。
请确保您已经配置好 OpenAI Python 包，并且具备访问 GPT-3.5 API 的凭据。更多详细信息和示例可以在 OpenAI API 文档 中找到。
请注意，为了遵守 OpenAI 使用政策，您的应用程序需要满足合适的使用情况和内容限制。确保您的应用程序符合 OpenAI 的政策要求。