LatornLatorn
Войти
LangChain 1.0.x: c нуля до продакшн LLM-приложенийChatGPT-бот в консолиПервые шаги – вызываем модель ChatGPT через API

Первые шаги – вызываем модель ChatGPT через API

Уроки курсаПервые шаги – вызываем модель ChatGPT через API
12345678

📝 Задание: Создайте простой скрипт для работы с LLM

Вам нужно написать код программы, которая делает запрос к языковой модели и выводит ответ.

Что нужно сделать:

  1. Создайте OpenAI клиента, используя функцию create_client() (уже испортирована)
  2. Выполните запрос к модели через responses.create() со следующими параметрами:
    • model — используйте переменную MODEL_NAME
    • instructions — передайте системную инструкцию из переменной SYSTEM_PROMPT
    • input — передайте пользовательский запрос из переменной user_query
  3. Получите текст ответа из объекта ответа (используйте атрибут output_text)
  4. Выведите только текст ответа (без дополнительной информации)

Подсказки:

  • Переменные и методы уже есть в окружении. Ничего создавать и импортировать не нужно
  • Клиент создаётся так: client = create_client()
  • У клиента есть атрибут responses с методом create()
  • Результат имеет атрибут output_text, который содержит текст ответа модели
  • Используйте .strip() для удаления лишних пробелов

⚠️ Библиотеки в коде являются имитацией раельных библиотек в ввиду того что на платформе stepik нет возможности импортирования реальных библиотек. В имитированных библиотеках реализован лишь базовый функционал необходимый для этого задания.

Не вставляйте в ответ пароли, токены, ключи доступа, паспортные и банковские данные, а также персональные данные других людей.
Проверяется тестами (1)
  • Публичный тест 1
    _i = 0
if _i < len(_cases):
    _case = _cases[_i]
    _clue = _latorn_case_input(_case)
    _expected = _latorn_case_expected(_case)
    _reply = _latorn_student_reply(_clue)
    _latorn_assert_check(_reply, _expected, _i)
PythonPython 3.12 (basic)
Python Test Code
← Назад
8 / 8
Далее →