要使用 OpenAI 进行问答任务，您可以利用 OpenAI API 和模型，如 GPT-3.5 Turbo 或 GPT-4。 这些模型经过训练，可以理解自然语言并根据收到的输入生成响应。 该过程通常涉及将包含问题和任何相关上下文的提示发送到 API，然后解析模型的响应以提取答案。 例如，您可以将提示构建为：“根据以下上下文回答以下问题：[上下文文本]。问题：[你的问题]。” API 将返回一个直接解决查询的文本完成。 这种方法非常适用于预先提供上下文的简单 QA 任务，例如从文档中提取信息或回答基于事实的问题。
开发人员可以使用 OpenAI Python 库或直接 HTTP 请求来实现此目的。 首先，使用 pip install openai 安装库并设置 API 密钥。 一个基本的实现可能如下所示
import openai
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "user", "content": "Context: The capital of France is Paris. Question: What is the capital of France?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
此代码发送带有上下文和问题的提示，然后打印模型的答案。 对于更复杂的任务，您可以改进提示结构或使用系统消息来指导模型的行为，例如指示它优先考虑准确性或以特定方式格式化答案。
对于高级用例，请考虑将 OpenAI 的模型与检索系统相结合。 例如，如果上下文太大而无法放入单个 API 调用（它有令牌限制），您可以首先使用搜索引擎或基于嵌入的检索来从数据库中获取相关段落，然后将它们传递给模型。 此外，在特定领域的数据上微调模型可以提高专业主题的准确性，但这需要一个精心策划的数据集。 诸如 temperature（控制响应随机性）和 max_tokens（限制答案长度）之类的参数可以进一步优化输出。 始终验证模型的响应，因为它有时可能会生成听起来合理但不正确的答案，尤其是在上下文模糊或不完整的情况下。