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调用ChatGPT

通过调用ChatGPT接口实现系统内的功能和ChatGPT联动

参数配置

参数说明
API地址调用ChatGPT的接口地址,可使用表达式动态计算指定
API KeyAPI接口使用的接口秘钥,可使用表达式动态计算指定
超时时间(秒)调用ChatGPT接口的超时时间,0表示不超时,等待接口返回
temperature0-2之间的值,越大的值回答越随机
top_p核采样,0-1之间的值, 0.1 意味着只考虑构成前 10% 概率质量的标记
返回的最大token数量每个中文字符占用一个token,输入和输出总Token数最大为4096
presence_penalty-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据到目前为止是否出现在文本中来惩罚新标记,从而增加模型谈论新主题的可能性。
frequency_penalty-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据新标记在文本中的现有频率对其进行惩罚,从而降低模型逐字重复同一行的可能性。
停止词在遇到以下词的时候停止生成,多个停止词之间用,分割。最多4个,可使用表达式动态计算指定
生成的回答数量在遇到以下词的时候停止生成,多个停止词之间用,分割。最多4个,可使用表达式动态计算指定
发送的内容请求ChatGPT发送的提示词内容,可使用表达式动态计算指定

返回值

注意事项

  • Api Key 可以通过https://platform.openai.com/account/api-keys生成

    • Api Key生成后将无法再次查看,需要删除后重新创建,请妥善保管Api Key
    • 请勿与他人共享您的 API 密钥,或在浏览器或其他客户端代码中公开该密钥。
  • role字段,分别是system代表系统,user代表用户,assistant则代表AI的回答

    • 当role是system

      content里面的内容代表我们给AI的一个指令,也就是告诉AI应该怎么回答用户的问题。比如希望AI都通过中文回答,可以在content里面写“你是一个只会用中文回答问题的助理”,这样即使用户问的问题都是英文的,AI的回复也都会是中文的

    • 当role是user或者assistant

      content里面的内容就代表用户和AI对话的内容。需要把历史上的对话一起发送给OpenAI的接口,它才有能够理解整个对话的上下文的能力

使用场景

  • 依据上下文内容,调用OpenAI解析数据
  • 依据上下文内容,调用OpenAI对内容进行总结提取概要
  • 依据上下文内容,调用OpenAI生成格式化数据录入系统

使用示例

  • 中文回答问题的助理的助理

  • 字符解析