Prompt Engineering GPT Assistants API using RAG

Étude de cas d'ingénierie rapide OpenAI

Énoncé du problème - 1: Création d'un assistant

Description:

Cette section du projet démontre la création d'un assistant OpenAI utilisant le modèle Turbo GPT-3.5 en mettant l'accent sur la génération abstraite des articles de recherche. L'assistant est conçu pour lire les documents de recherche et fournir des résumés en fonction des longueurs définies par l'utilisateur. L'étude de cas comprend le téléchargement d'un document de recherche, l'interaction avec l'assistant pour obtenir un résumé, puis la modification de la longueur et du ton de l'abstrait selon la contribution de l'utilisateur.

Instructions pour une utilisation:

1. Remplacez ENTER API-KEY dans le script par votre touche API OpenAI réelle.
2. Définissez la variable file_path sur le chemin du papier de recherche que vous souhaitez télécharger.
3. Exécutez le script pour créer l'assistant, télécharger le document de recherche et interagir avec l'assistant.

Énoncé du problème - 2: invite de tir zéro

Description:

Cette section explore l'utilisation de l'API de complétion de chat d'OpenAI pour générer des réponses en fonction des contextes fournis. Il montre comment l'assistant peut répondre aux questions sur les différences entre GPT et Bert à l'aide de contextes prédéfinis et une invite utilisateur.

Instructions pour une utilisation:

1. Remplacez 'API_KEY' dans le script par votre touche API OpenAI réelle.
2. Exécutez le script pour obtenir une réponse à la question prédéfinie sur les différences entre GPT et Bert.

Déclaration du problème - 2: peu d'apprentissage par photo

Description:

Cette partie de l'étude de cas présente l'application de l'apprentissage à quelques coups avec l'API Openai Chat Completion. Il répond à une question utilisateur sur les différences entre LSTM et Bert sur la base d'un contexte prédéfini contenant des informations sur divers modèles.

Instructions pour une utilisation:

1. Remplacez 'API_KEY' dans le script par votre touche API OpenAI réelle.
2. Exécutez le script pour générer une réponse à la question de l'utilisateur sur les différences entre LSTM et Bert.

Prérequis:

• Clé API Openai
• Environnement Python avec les bibliothèques requises (OpenAI)

Note:

• Assurez-vous que vous disposez des autorisations nécessaires pour utiliser l'API OpenAI.
• Les scripts fournissent des commentaires clairs pour guider le code.
• Personnalisez les scripts au besoin pour vos cas d'utilisation spécifiques.

N'hésitez pas à explorer, à expérimenter et à contribuer à cette étude de cas d'ingénierie rapide!