OpenAI 的 GPT 接口作为当前最先进的自然语言处理工具之一，广泛应用于文本生成、对话管理和代码编写等场景。本文将为您详细讲解如何快速接入和使用 OpenAI 的 GPT 接口，帮助您高效集成 AI 功能到您的应用程序中。
OpenAI API 接口分类与功能详解
OpenAI 提供了多种接口类型，每种接口都针对不同的应用场景进行了优化。以下是主要接口分类及其核心功能：
1. 聊天对话（Chat Completions）
主要功能：构建多轮对话应用程序，如智能客服、虚拟助手等。
核心参数：
– model：必填，指定使用的模型，例如 gpt-4o-latest。
– messages：必填，对话消息列表，用于提供上下文信息。
– temperature：控制生成文本的随机性，取值范围为 0 到 2。
– max_tokens：生成文本的最大 token 数。
Python 示例：
python
import openai
openai.api_key = “YOUR_API_KEY”
completion = openai.ChatCompletion.create(
model=”gpt-4o-latest”,
messages=[
{“role”: “system”, “content”: “你是一个乐于助人的助手。”},
{“role”: “user”, “content”: “你好！”}
]
)
print(completion.choices[0].message[‘content’])
2. 文本补全（Completions）
主要功能：生成单次文本输出，如文章续写、代码补全等。
核心参数：
– model：必填，指定使用的模型，例如 text-davinci-003。
– prompt：必填，提示文本，作为生成内容的起点。
– max_tokens：生成文本的最大 token 数。
Python 示例：
python
import openai
openai.api_key = “YOUR_API_KEY”
completion = openai.Completion.create(
model=”text-davinci-003″,
prompt=”你好，世界！”,
max_tokens=10
)
print(completion.choices[0].text)
3. 嵌入（Embeddings）
主要功能：将文本转换为向量表示，用于文本相似度比较、聚类、搜索等任务。结合向量数据库（如 Pinecone、Weaviate）可实现高效的检索功能。
4. 微调（Fine-tuning）
主要功能：使用自定义数据集训练模型，使其更适应特定应用场景。
流程：
1. 上传训练数据文件。
2. 创建 Fine-tune 任务。
3. 监控训练进度。
4. 取消或删除任务。
Python 示例：
python
import openai
openai.api_key = “YOUR_API_KEY”
上传文件
with open(“training_data.jsonl”, “rb”) as file:
upload_response = openai.File.create(file=file, purpose=”fine-tune”)
file_id = upload_response.id
创建 Fine-tune 任务
fine_tune_response = openai.FineTune.create(training_file=file_id, model=”davinci”)
fine_tune_id = fine_tune_response.id
获取 Fine-tune 任务状态
status_response = openai.FineTune.retrieve(fine_tune_id)
print(status_response.status)
5. 音频处理（Audio）
主要功能：包括语音转文本（Speech-to-Text）、翻译音频内容和其他音频处理任务。
6. 编辑（Edits）
主要功能：根据给定的提示和指令编辑文本。
Python 示例：
python
import openai
openai.api_key = “YOUR_API_KEY”
edit = openai.Edit.create(
model=”text-davinci-edit-001″,
input=”你好，世界！”,
instruction=”将问候语改为英文”
)
print(edit.choices[0].text)
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