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import openai from "./zggpt";
const query = async (prompt:string, chatId:string, model:string) => {
const res= await openai
.createChatCompletion({
model,
prompt,
temperature: 0.9,
top_p:1,
max_tokens:1000,
frequency_penalty:0,
presence_penalty:0,
})
.then((res) => res.data.choices[0].text)
.catch((err)=>
`ZG was unable to find an answer for that!
(Error: ${err.message})`
);
return res;
};
export default query;
类型“CreateChatCompletionResponseChoicesInner”上不存在属性“text”.ts(2339)
'{ model: string; 类型的参数提示:字符串;温度:数字; top_p:数字; max_tokens:数量; frequency_penalty:数字; presence_penalty:数字; }' 不可分配给类型为“CreateChatCompletionRequest”的参数。对象字面量只能指定已知属性,并且类型“CreateChatCompletionRequest”中不存在“提示”。ts(2345)
即使我按照视频中的方式执行所有操作,我也会遇到这些错误。
我是编码初学者,所以我正在尝试制作基于视频的应用程序来学习。
谢谢
应用程序响应而不返回错误。 enter image description here
最佳答案
您观看了使用 GPT-3 Completions endpoint 的教程(您需要提供提示和参数才能完成)。在这种情况下,这是生成完成的函数:
openai.createCompletion()
然而,您使用了教程中的代码,但使用了 ChatGPT Completions endpoint (您需要提供聊天消息才能完成)。在这种情况下,这是生成完成的函数:
openai.createChatCompletion()
所以,改变这个...
openai.createChatCompletion()
...为此。
openai.createCompletion()
这两个错误都会消失。
但是,您想要使用 GPT-3 模型实现类似聊天的机器人。在录制教程时,这是唯一的方法。自 2023 年 3 月 1 日起,gpt-3.5-turbo
模型可用。我强烈建议你使用它。查看documentation .
关于next.js - OpenAI GPT-3 API 错误 : 'text' does not exist TS(2339) & 'prompt' does not exist on type 'CreateChatCompletion' TS(2345),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/75624308/
我正在探索 chatGPT API 文档。我创建了以下数组并将其发送以从 ChatGPT API 生成响应。效果很好。 但是每当我将对象插入该数组然后将其发送到 ChatGPT API 时,它都会显示
我正在探索 chatGPT API 文档。我创建了以下数组并将其发送以从 ChatGPT API 生成响应。效果很好。 但是每当我将对象插入该数组然后将其发送到 ChatGPT API 时,它都会显示
这是我的代码: const chatGPT = await openAI.createChatCompletion({ model: 'gpt-3.5-turbo', messages: {
这是我的代码: const chatGPT = await openAI.createChatCompletion({ model: 'gpt-3.5-turbo', messages: {
我的 MERN 堆栈代码文件中有这个,它运行良好。 exports.chatbot = async (req, res) => { console.log("OpenAI Chatbot Post
我的 MERN 堆栈代码文件中有这个,它运行良好。 exports.chatbot = async (req, res) => { console.log("OpenAI Chatbot Post
import openai from "./zggpt"; const query = async (prompt:string, chatId:string, model:string) => {
import openai from "./zggpt"; const query = async (prompt:string, chatId:string, model:string) => {
我是一名优秀的程序员,十分优秀!