通义灵码调用openai的各种问题

我跟它反馈了几次，并且还把调用openai的聊天api的错误信息发给通义灵码，它生成了几次还是一样的旧版本错误代码
给它最新的官方示例代码（无论是给github可以访问的示例https://github.com/openai/openai-python/blob/main/examples/demo.py，还是直接从官网复制过去的例子），不确定能不能理解（因为他可以解释），但是后面让它用最新代码实现，它还是老样子。

感觉还是不够智能，不能自我学习，也有可能我的提示词写的不太好。
比如后续有个新的API，阿里大模型没有学习，我怎么能让它学习新的api呢？最好提供个实例，多谢！

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游客dpohgyn6o2w3e 2024-03-19 07:38:46 83 版权

阿里云 AI 助理回答

问题分析与解答

您提到的问题主要集中在以下几个方面： 1. 通义灵码生成的代码版本问题：即使提供了最新的官方示例代码，通义灵码仍然生成旧版本的错误代码。 2. 模型对新API的学习能力：如何让通义灵码理解并学习新的API，尤其是阿里云大模型尚未学习的内容。 3. 提示词优化：是否可以通过改进提示词来提升模型的表现。

以下是对这些问题的详细解答：

1. 通义灵码生成旧版本代码的原因

通义灵码基于训练数据生成代码，其知识截止时间决定了它对某些最新API或功能的支持程度。如果某个API在训练数据中不存在，模型可能无法正确理解和生成相关代码。

解决方案：

明确指定需求：在提示词中明确说明需要使用最新版本的API，并提供详细的上下文信息。例如：

我需要调用OpenAI的最新聊天API（v1.0），请根据以下官方示例代码生成正确的实现：
[插入官方示例代码]

检查生成结果：如果生成的代码仍然不符合预期，可以尝试逐步引导模型，例如：
```
请确保生成的代码中包含以下字段：`model="gpt-4o"` 和 `messages=[...]`。
```

2. 如何让通义灵码学习新的API

通义灵码本身不具备实时学习能力，但可以通过以下方式间接实现对新API的支持：

方法一：通过提示词引导模型

提供完整的API文档或关键部分作为上下文。例如：

根据以下API文档生成代码：
- API名称：DashScope Chat Completion
- 请求方法：POST
- 请求参数：
- model: 模型名称，例如"qwen-turbo"
- messages: 对话消息列表，格式为[{'role': 'user', 'content': '问题'}]
- 示例代码：
```python
import dashscope
from dashscope import ChatCompletion

response = ChatCompletion.call(
    model="qwen-turbo",
    messages=[{'role': 'user', 'content': '你好'}],
    api_key="your_api_key"
)
print(response)

这种方式可以帮助模型理解新API的结构和用法。

方法二：结合外部工具

如果新API的复杂度较高，可以考虑将通义灵码与其他工具（如代码生成器或API测试工具）结合使用。例如：
- 使用Postman或Swagger测试API接口。
- 将测试结果作为输入，指导通义灵码生成代码。

3. 优化提示词以提升模型表现

提示词的设计对模型输出的质量至关重要。以下是一些优化提示词的建议：

（1）明确目标

清晰描述任务目标。例如：

我需要一个Python脚本，用于调用DashScope的Chat Completion API，并处理返回结果。

（2）提供上下文

包括必要的背景信息，例如API文档、示例代码或错误信息。例如：

以下是DashScope Chat Completion API的官方示例代码：
```python
import dashscope
from dashscope import ChatCompletion

response = ChatCompletion.call(
  model="qwen-turbo",
  messages=[{'role': 'user', 'content': '你好'}],
  api_key="your_api_key"
)
print(response)

请根据此示例生成一个类似的脚本，用于处理多轮对话。

#### （3）分步引导 - 如果任务较复杂，可以分步骤引导模型。例如：

第一步：初始化API客户端。
第二步：构造请求参数，包括model和messages字段。
第三步：发送请求并处理响应。

4. 实例：调用DashScope Chat Completion API

以下是一个完整的示例，展示如何通过提示词引导通义灵码生成调用DashScope Chat Completion API的代码：

提示词：

我需要调用DashScope的Chat Completion API，请根据以下要求生成代码：
- 使用Python语言。
- 调用模型"qwen-turbo"。
- 构造一个简单的对话，用户提问"你好"，系统回答"你好，有什么可以帮您的吗？"。
- 处理API返回的结果并打印。

生成代码：

import dashscope
from dashscope import ChatCompletion

# 初始化API密钥
dashscope.api_key = "your_api_key"

# 构造请求参数
response = ChatCompletion.call(
    model="qwen-turbo",
    messages=[
        {'role': 'user', 'content': '你好'},
        {'role': 'assistant', 'content': '你好，有什么可以帮您的吗？'}
    ]
)

# 打印返回结果
print(response)