是的，您可以使用 OpenAI 的模型进行多轮对话。GPT-3.5-turbo 和 GPT-4 等模型旨在通过以结构化格式处理一系列消息来处理来回交互。您不是将每个用户输入视为孤立的提示，而是将整个对话历史记录（包括先前的用户查询和模型响应）与每个新请求一起传递给 API。这允许模型保持上下文并生成与正在进行的对话对齐的响应。例如，开发人员构建客户支持聊天机器人可以将消息列表（用户问题和助手回复）发送到 API，确保模型理解对话的流程。
为了实现这一点，您可以将输入构造为消息对象列表，每个对象指定一个角色（例如，“用户”、“助手”或“系统”）和内容。“系统”角色通常设置助手的行为（例如，“你是一位有帮助的导师”），而“用户”和“助手”消息代表对话。例如，在旅行计划应用程序中，第一条消息可能是系统提示，例如，“你帮助用户通过建议目的地和行程来计划旅行。”后续消息将包括用户的请求（“我想在春天去日本”）和助手的先前响应（“这是 7 天的东京行程…”）。通过在每次 API 调用中包含所有消息，模型会保留上下文，使其能够回答后续问题，例如，“添加富士山一日游怎么样？”
但是，有一些实际的考虑因素。首先，每个模型都有一个最大令牌限制（例如，GPT-3.5-turbo 的限制为 4,096 个令牌），因此，长时间的对话可能需要截断或省略较旧的消息以保持在限制范围内。开发人员通常实施诸如总结过去交互或优先处理最近消息之类的策略。其次，管理对话状态是开发人员的责任 - API 不存储先前的交互。LangChain 或自定义会话管理等工具可以帮助跟踪消息。最后，成本会随着更多令牌而增加，因此优化对话长度非常重要。例如，编码助手可能仅保留最近五次交换，以平衡上下文和效率。通过仔细构建输入和管理令牌，开发人员可以有效地将 OpenAI 的模型用于动态的多轮应用程序。