將 Gemini 與 OpenAI 庫結合使用
基於本文,我們現在可以將 Gemini 與 OpenAI 函式庫一起使用。所以,我決定在這篇文章中試試看
目前僅提供聊天完成 API 和嵌入 API。
在本文中,我嘗試使用 Python 和 JavaScript。
Python
首先,我們來搭建環境。
pip install openai python-dotenv
接下來,讓我們執行以下程式碼。
import os from dotenv import load_dotenv from openai import OpenAI load_dotenv() GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY") client = OpenAI( api_key=GOOGLE_API_KEY, base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/" ) response = client.chat.completions.create( model="gemini-1.5-flash", n=1, messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, { "role": "user", "content": "Explain briefly(less than 30 words) to me how AI works." } ] ) print(response.choices[0].message.content)
回傳了以下回應。
AI mimics human intelligence by learning patterns from data, using algorithms to solve problems and make decisions.
在內容欄位中,您可以指定字串或「類型」:「文字」。
import os from dotenv import load_dotenv from openai import OpenAI load_dotenv() GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY") client = OpenAI( api_key=GOOGLE_API_KEY, base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/" ) response = client.chat.completions.create( model="gemini-1.5-flash", n=1, messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "Explain briefly(less than 30 words) to me how AI works.", }, ] } ] ) print(response.choices[0].message.content)
但是,影像和音訊輸入出現錯誤。
影像輸入範例程式碼
import os from dotenv import load_dotenv from openai import OpenAI load_dotenv() GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY") client = OpenAI( api_key=GOOGLE_API_KEY, base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/" ) # png to base64 text import base64 with open("test.png", "rb") as image: b64str = base64.b64encode(image.read()).decode("utf-8") response = client.chat.completions.create( model="gemini-1.5-flash", # model="gpt-4o", n=1, messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "Describe the image in the image below.", }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": f"data:image/png;base64,{b64str}" } } ] } ] ) print(response.choices[0].message.content)
音訊輸入範例程式碼
import os from dotenv import load_dotenv from openai import OpenAI load_dotenv() GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY") client = OpenAI( api_key=GOOGLE_API_KEY, base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/" ) # png to base64 text import base64 with open("test.wav", "rb") as audio: b64str = base64.b64encode(audio.read()).decode("utf-8") response = client.chat.completions.create( model="gemini-1.5-flash", # model="gpt-4o-audio-preview", n=1, modalities=["text"], messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "What does he say?", }, { "type": "input_audio", "input_audio": { "data": b64str, "format": "wav", } } ] } ] ) print(response.choices[0].message.content)
傳回了以下錯誤回應。
openai.BadRequestError: Error code: 400 - [{'error': {'code': 400, 'message': 'Request contains an invalid argument.', 'status': 'INVALID_ARGUMENT'}}]
目前僅支援文字輸入,不過後續似乎會支援圖片和音訊輸入。
JavaScript
讓我們來看看 JavaScript 範例程式碼。
首先,我們來搭建環境。
npm init -y npm install openai npm pkg set type=module
接下來,讓我們執行以下程式碼。
import OpenAI from "openai"; const GOOGLE_API_KEY = process.env.GOOGLE_API_KEY; const openai = new OpenAI({ apiKey: GOOGLE_API_KEY, baseURL: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/" }); const response = await openai.chat.completions.create({ model: "gemini-1.5-flash", messages: [ { role: "system", content: "You are a helpful assistant." }, { role: "user", content: "Explain briefly(less than 30 words) to me how AI works", }, ], }); console.log(response.choices[0].message.content);
執行程式碼時,請確保在 .env 檔案中包含 API 金鑰。 .env 檔案將在運行時載入。
node --env-file=.env run.js
回傳了以下回應。
AI systems learn from data, identify patterns, and make predictions or decisions based on those patterns.
我們可以在同一個函式庫中使用其他模型,這真是太棒了。
就我個人而言,我對此感到很高興,因為 OpenAI 讓編輯對話歷史記錄變得更加容易。
以上是將 Gemini 與 OpenAI 庫結合使用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。Python以简洁和强大的生态系统著称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

Python在遊戲和GUI開發中表現出色。 1)遊戲開發使用Pygame,提供繪圖、音頻等功能,適合創建2D遊戲。 2)GUI開發可選擇Tkinter或PyQt,Tkinter簡單易用,PyQt功能豐富,適合專業開發。

兩小時內可以學到Python的基礎知識。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制結構如if語句和循環,3.了解函數的定義和使用。這些將幫助你開始編寫簡單的Python程序。

2小時內可以學會Python的基本編程概念和技能。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制流(條件語句和循環),3.理解函數的定義和使用,4.通過簡單示例和代碼片段快速上手Python編程。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

要在有限的時間內最大化學習Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模塊。 1.datetime模塊用於記錄和規劃學習時間。 2.time模塊幫助設置學習和休息時間。 3.schedule模塊自動化安排每週學習任務。

Python在web開發、數據科學、機器學習、自動化和腳本編寫等領域有廣泛應用。 1)在web開發中,Django和Flask框架簡化了開發過程。 2)數據科學和機器學習領域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow庫提供了強大支持。 3)自動化和腳本編寫方面,Python適用於自動化測試和系統管理等任務。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。
