如何限制GPT-3.5 Turbo搜索基础？

假设：

写这篇文章时，我假设你已经有了自己的OpenAI API密钥和助手ID。如果你想知道如何获取它们，请在下方评论。

基本要知道的事情：

在此之前，我想让你了解截至2024年1月更新的Open AI API的基本知识。

调用API时有三种类型的角色：

系统：帮助您指导模型达到您想要获得的回应的性质。
用户：这是你向模型提出的查询
助手: 这是您从模型中得到的回应。

步骤指南：

如果您与模型进行持续来回交互，请初始化线程。

thread = openai.beta.threads.create()

然后，在传递刚刚创建的线程 ID、角色和内容（作为提示）时，调用消息创建方法。

openai.beta.threads.messages.create(
            thread_id=st.session_state.thread_id,
            role="user",
            content=prompt
        )

然后再次调用message方法，传递先前的响应或者可以说是模型的上下文/搜索基础。在这种情况下，采用一些pdf_txt，确保在已经传递/上传了搜索基础的情况下调用以下所有的方法。

openai.beta.threads.messages.create(
            thread_id=st.session_state.thread_id,
            role="user",
            content=pdf_text
            )

在那之后调用run方法，创建一个方法，传递线程ID和助手ID以及任何可选的指令，以启动模型的响应并使用runs.retrieve方法来收集它。在调用此方法之前，传递参数，即线程ID和刚刚在该方法之前获得的运行ID，而此方法完成其执行。

run = openai.beta.threads.runs.create(
      hread_id=st.session_state.thread_id,
      assistant_id=assistant_id,
      instructions="Please answer the queries using the knowledge provided in the files. When adding other information mark it clearly as such.",
            
      )
        
while run.status != 'completed':
  time.sleep(1)
  run = openai.beta.threads.runs.retrieve(
        thread_id=st.session_state.thread_id,
        run_id=run.id
        )

最后，通过消息获取模型的响应。使用list()方法传递线程ID，并结合循环使用该方法来获取每个查询传递给模型的个别响应。

messages = openai.beta.threads.messages.list(
           thread_id=st.session_state.thread_id
        )

assistant_messages_for_run = [
  message for message in messages 
    if message.run_id == run.id and message.role == "assistant"
]
for message in assistant_messages_for_run:
    if message.content and hasattr(message.content[0].text, 'value'):
      response_text = message.content[0].text.value

最后，当在析取中检查上述条件时，您还可以返回“在提供的上下文或搜索基础上没有找到与查询相匹配的内容”。