//请求
import os
import openai
openai.api_type = "azure"
openai.api_version = "2023-05-15" 
openai.api_base = os.getenv("OPENAI_API_BASE")  # Your Azure OpenAI resource's endpoint value.
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

response = openai.ChatCompletion.create(
    engine="gpt-35-turbo", # The deployment name you chose when you deployed the GPT-35-Turbo or GPT-4 model.
    messages=[
        {"role": "system", "content": "这里是系统描述"},
        {"role": "user", "content": "这里是prompt或示例"},
        {"role": "assistant", "content": "这里是上文的回答"}, //可能无
        {"role": "user", "content": "这里是prompt"},
    ]
)

print(response)
print(response['choices'][0]['message']['content'])

输入是消息参数。消息必须是消息对象的数组，其中每个对象都有一个角色（ “system”, “user”, “assistant”）和内容。对话可以短至一条信息，也可以多次来回转弯。

• system:用于明确assistant的个性或语气，可选内容
• user：指令或请求，需要assistant影响回复
• assistant：模型的最终回复内容

//输出内容
{
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "message": {
        "content": "这里是返回结果",
        "role": "assistant"
      }
    }
  ],
  "created": 1677664795,
  "id": "chatcmpl-7QyqpwdfhqwajicIEznoc6Q47XAyW",
  "model": "gpt-3.5-turbo-0613",
  "object": "chat.completion",
  "usage": {
    "completion_tokens": 17,
    "prompt_tokens": 57,
    "total_tokens": 74
  }
}

assistant回复主要是 content 部分，且每一个影响都有对应finish_reason；在交互中可根本该返回值去调整prompt或页面提醒。

场景的finish_reason包含：

• stop：正常状态，返回完整信息
• length：token限制，输出不完整
• function_call:调用其他函数
• content_filter：内容被过滤
• null：API响应仍在进行中或不完整