标签: openai-api

我正在尝试将 ChatGPT 用于我的Telegram机器人。我曾经使用“text-davinci-003”模型，它运行良好（即使现在也运行良好），但我对其响应不满意。

现在我尝试将模型更改为“gpt-3.5-turbo”，它抛出一个 404 响应代码，其中包含文本“错误：请求失败，状态代码 404”，仅此而已。这是我的代码：

import { Configuration, OpenAIApi } from "openai";
import { env } from "../utils/env.js";

const model = "gpt-3.5-turbo"; // works fine when it's "text-davinci-003"
const configuration = new Configuration({
  apiKey: env.OPENAI_API_KEY,
});
const openai = new OpenAIApi(configuration);

export async function getChatGptResponse(request) {
  try {
    const response = await openai.createCompletion({
      model,
      prompt: request, // request comes as a string
      max_tokens: 2000,
      temperature: 1,
      stream: false
    });

    console.log("Full response: ", response, `Choices: `, ...response.data.choices) …

我正在尝试一个新的用户界面，其中典型的个人资料设置是通过聊天而不是用户界面来更新的。例如，用户可以直接与机器人聊天，而不是显示前端组件来让用户取消计费。

我想知道是否有可能让我的 LLM（比如说 gpt3）生成运行这些操作所需的 graphql 查询。我想我可以将我的 graphql 模式提取到像 Pinecone 这样的矢量数据库中，然后将该上下文输入到 LLM 中，以便它可以生成适当的 GQL 查询/突变。

这是可行的还是坏主意？

到目前为止我只对此进行了理论分析

这是我的代码片段：

const { Configuration, OpenAI, OpenAIApi } = require ("openai");
const configuration = new Configuration({
    apiKey: 'MY KEY'
})

const openai = new OpenAIApi(configuration)

async function start() {
    const response = await openai.createChatCompletion({
        model:"text-davinci-003",
        prompt: "Write a 90 word essay about Family Guy",
        temperature: 0,
        max_tokens: 1000
    })

    console.log(response.data.choices[0].text)
}

start()

当我跑步时：node index

我遇到这个问题：

data: {
      error: {
        message: 'Invalid URL (POST /v1/chat/completions)',
        type: 'invalid_request_error',
        param: null,
        code: null
      }
    }
  },
  isAxiosError: true,
  toJSON: [Function: toJSON]
}

Node.js …

当我的项目运行此代码时它将返回 openai.error.APIConnectionError: Error communicating with OpenAI

async def embeddings_acreate(input: list[str]):
    
    return await openai.Embedding.acreate(
        api_key=await get_openai_api_key(),
        model='text-embedding-ada-002',
        input=input,
        timeout=60,
    )

但如果我尝试：

import openai
import logging


openai.api_key = 'secret'

input_list = [
    "tell me your name"
]

response = openai.Embedding.create(
    model="text-embedding-ada-002",
    input=input_list
)

embeddings = response["data"]
print(embeddings)

有效......

我希望使用异步并使其

我想使用StuffDocumentsChain，但文档中建议示例的行为ConversationChain无法按我想要的方式工作：

import fs from 'fs';
import path from 'path';
import { OpenAI } from "langchain/llms/openai";
import { RecursiveCharacterTextSplitter } from "langchain/text_splitter";
import { HNSWLib } from "langchain/vectorstores/hnswlib";
import { OpenAIEmbeddings } from "langchain/embeddings/openai";
import { ConversationalRetrievalQAChain } from "langchain/chains";

    const model = new OpenAI({openAIApiKey: 'sk-...', modelName: 'gpt-3.5-turbo'});
    const text = fs.readFileSync(path.resolve(__dirname, './data.txt'), 'utf-8');
    const textSplitter = new RecursiveCharacterTextSplitter({ chunkSize: 1000 });
    const docs = await textSplitter.createDocuments([text]);
    const vectorStore = await HNSWLib.fromDocuments(docs, new OpenAIEmbeddings(
        {openAIApiKey: 'sk-...', modelName: …

我正在使用 Node.js 和 React 中的 openAI Whisper API 创建一个转录器。我希望用户能够在浏览器中录制音频文件并转录他们的录音。我通过将已录制的音频 blob 的缓冲区数据保存到 mp3 文件中来执行此操作，然后使用 createTranscription() api 调用输入 fs.createReadStream(recorded_audio_file.mp3) ，该输出输出 400 错误。当我使用 Windows 录音机录制音频文件并输入该文件时，API 调用工作正常。这是我的反应记录器组件

import React, { useState, useEffect, useRef } from "react";

import Microphone from "./Microphone/Microphone";
const TSST = () => {
  const BASE_URL = process.env.REACT_APP_SERVER_URL || "http://localhost:5000";

  const mediaRecorder = useRef(null);
  const [stream, setStream] = useState(null);
  const [audioChunks, setAudioChunks] = useState([]);
  const [audio, setAudio] = useState(null);
  const [audioFile, setAudioFile] = useState(null);
  const [transcribtion, setTranscription] = useState("");
  const [audioBlob, setAudioBlob] …

我部署了 Azure 开放 AI 帐户和 GPT4 模型。我可以使用它的API进行图像到文本的描述吗？如果是，我将如何给它图像？我正在使用这段代码。但它给我一个错误。

import openai
# open ai key
openai.api_type = "azure"
openai.api_version = "2023-03-15-preview"
openai.api_base = 'https://xxxxxx.openai.azure.com/'
openai.api_key = "xxxxxxxxxxxxx"

image_url="https://cdn.repliers.io/IMG-X5925532_9.jpg"

def generate_image_description(image_url):
    prompt = f"What is in this image? {image_url}"
    print(prompt)
    response = openai.ChatCompletion.create(
        engine="GPT4v0314",
        prompt=prompt,
        max_tokens=1024,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.0,
    )
    description = response.choices[0].text.strip()
    return description

错误就像；APIError：来自 API 的无效响应对象：“不支持的数据类型\n”（HTTP 响应代码为 400）

我在解释里面提到过。

我刚刚确认，使用 API 进行聊天完成时，响应是纯文本形式的。

如何格式化响应中的文本，至少是新行、表格、项目符号点、标题......类似的东西？

我正在使用AzureOpenAI来测试LangChain使用宪法的自我批评。

这一切都有效，除了我得到了多个答案，最奇怪的部分是，它生成随机的、不需要的问题，并回答它们。

这是我的 Python 代码（我用 替换了敏感信息[XXX-XXX]）：

import os\nfrom langchain.llms import AzureOpenAI\nfrom langchain.prompts import PromptTemplate\nfrom langchain.chains.llm import LLMChain\n\nfrom langchain.chains.constitutional_ai.base import ConstitutionalChain\nfrom langchain.chains.constitutional_ai.models import ConstitutionalPrinciple\n\nos.environ["OPENAI_API_TYPE"] = "azure"\nos.environ["OPENAI_API_VERSION"] = "2023-03-15-preview"\nos.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://[XXX-XXX].openai.azure.com/"\nos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "[XXX-XXX]"\n\nqa_prompt = PromptTemplate(\n    template="""You are a Microsoft specialist and know everything about the software it sells.  Your aim is to help operators and employees when using the software.\n\nQuestion: {question}\n\nAnswer:""",\n    input_variables=["question"],\n)\n\nllm = AzureOpenAI(\n    deployment_name="[XXX-XXX]",\n    model_name="[XXX-XXX]"\n)\n\n\nqa_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=qa_prompt)\n\nethical_principle = ConstitutionalPrinciple(\n    name="Ethical Principle",\n    critique_request="The model should only …

我收到一个错误说

ValueError: `run` not supported when there is not exactly one output key. Got ['answer', 'sources', 'source_documents'].

这是回溯错误

File "C:\Users\Science-01\anaconda3\envs\gpt-dev\lib\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\script_runner.py", line 565, in _run_script
    exec(code, module.__dict__)
File "C:\Users\Science-01\Documents\Working Folder\Chat Bot\Streamlit\alpha-test.py", line 67, in <module>
    response = chain.run(prompt, return_only_outputs=True)
File "C:\Users\Science-01\anaconda3\envs\gpt-dev\lib\site-packages\langchain\chains\base.py", line 228, in run
    raise ValueError(

我尝试在 Streamlit 上运行 langchain。我使用RetrievalQAWithSourcesChain和ChatPromptTemplate

这是我的代码

import os

import streamlit as st

from apikey import apikey

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings …