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 Go to latest Published: Aug 1, 2024 License: Apache-2.0, BSD-2-Clause, BSD-3-Clause Imports: 2 Imported by: 1

Documentation

Index

Constants

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Variables

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Functions

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Types

type ChatChoice 

type ChatChoice struct {

	// 回复的索引
	Index int32 `json:"index"`

	Message *MessageItem `json:"message"`
}

ChatChoice 通用文本响应

func (ChatChoice) String 

func (o ChatChoice) String() string

type ChatCompletionReq 

type ChatCompletionReq struct {

	// 多轮对话问答对
	Messages []Message `json:"messages"`

	// 用于代表客户的唯一标识符，最小长度：1，最大长度64
	User *string `json:"user,omitempty"`

	// 流式调用的开启开关，true为开启流式调用，如果要开启流式调用，请使用流式SDK；false为关闭流式调用。默认为关闭状态（当前API Explorer不支持流式，在API Explorer调试时请使用非流式）。
	Stream *bool `json:"stream,omitempty"`

	// 用于控制生成文本的多样性和创造力。参数的取值范围是0到1，其中0表示最低的随机性。一般来说，temperature越低，适合完成确定性的任务。temperature越高，例如0.9，适合完成创造性的任务。temperature参数可以影响语言模型输出的质量和多样性，但也不是唯一的因素。还有其他一些参数，如top_p参数也可以用来调整语言模型的行为和偏好，但不建议同时更改这两个参数。
	Temperature *float32 `json:"temperature,omitempty"`

	// 一种替代温度采样的方法，称为nucleus sampling，取值范围：(0, 1]，其中模型考虑具有top_p 概率质量的标记的结果。因此 0.1 意味着只考虑构成前 10% 概率质量的标记。我们通常建议更改此值或温度，但不要同时更改两者。通常建议更改top_p或temperature来调整生成文本的倾向性，但不要同时更改这两个参数。
	TopP *float32 `json:"top_p,omitempty"`

	// 用于控制聊天回复的长度和质量。一般来说，较大的max_tokens值可以生成较长和较完整的回复，但也可能增加生成无关或重复内容的风险。较小的max_tokens值可以生成较短和较简洁的回复，但也可能导致生成不完整或不连贯的内容。因此，需要根据不同的场景和需求来选择合适的max_tokens值。最小值：1，最大值：根据模型不同最大值不同。
	MaxTokens *int32 `json:"max_tokens,omitempty"`

	// 表示对每个问题生成多少条答案。n参数的默认值是1，表示只生成一个答案。如果想要生成多条答案，可以设置n参数为一个大于1的整数，例如n=2。这样，API会返回一个包含2个答案的数组。流式调用时，n只能取1。最小值：1，最大值：2，默认值：1
	N *int32 `json:"n,omitempty"`

	// 用于控制生成文本中的重复程度。正值会根据它们到目前为止在文本中的现有频率来惩罚新tokens，从而降低模型逐字重复同一行的可能性。  presence_penalty 参数可以用来提高生成文本的多样性和创造性，避免生成单调或重复的内容。最小值：-2，最大值：2
	PresencePenalty *float32 `json:"presence_penalty,omitempty"`

	// 用于调整模型对频繁出现的Token的处理方式。即如果一个Token在训练集中出现的频率较高，那么模型在生成这个Token时会受到一定的惩罚。当frequency_penalty的值为正数时，模型会更倾向于生成出现频率较低的Token，即模型会更倾向于使用不常见的词汇。最小值：-2，最大值：2
	FrequencyPenalty *float32 `json:"frequency_penalty,omitempty"`
}

func (ChatCompletionReq) String 

func (o ChatCompletionReq) String() string

type CompletionUsage 

type CompletionUsage struct {

	// 表示模型生成的答案中包含的tokens的数量。
	CompletionTokens float32 `json:"completion_tokens"`

	// 表示生成结果时使用的提示文本的tokens的数量。
	PromptTokens float32 `json:"prompt_tokens"`

	// 对话过程中使用的tokens总数。
	TotalTokens float32 `json:"total_tokens"`
}

CompletionUsage tokens统计对象

func (CompletionUsage) String 

func (o CompletionUsage) String() string

type ExecuteChatCompletionRequest 

type ExecuteChatCompletionRequest struct {

	// 发送的实体的MIME类型。
	ContentType *string `json:"Content-Type,omitempty"`

	// 模型的部署ID
	DeploymentId string `json:"deployment_id"`

	Body *ChatCompletionReq `json:"body,omitempty"`
}

ExecuteChatCompletionRequest Request Object

func (ExecuteChatCompletionRequest) String 

func (o ExecuteChatCompletionRequest) String() string

type ExecuteChatCompletionResponse 

type ExecuteChatCompletionResponse struct {

	// 响应ID
	Id *string `json:"id,omitempty"`

	// 响应时间
	Created *int32 `json:"created,omitempty"`

	// 模型回复
	Choices *[]ChatChoice `json:"choices,omitempty"`

	Usage          *CompletionUsage `json:"usage,omitempty"`
	HttpStatusCode int              `json:"-"`
}

ExecuteChatCompletionResponse Response Object

func (ExecuteChatCompletionResponse) String 

func (o ExecuteChatCompletionResponse) String() string

type ExecuteTextCompletionRequest 

type ExecuteTextCompletionRequest struct {

	// 发送的实体的MIME类型。
	ContentType *string `json:"Content-Type,omitempty"`

	// 模型的部署ID
	DeploymentId string `json:"deployment_id"`

	Body *TextCompletionReq `json:"body,omitempty"`
}

ExecuteTextCompletionRequest Request Object

func (ExecuteTextCompletionRequest) String 

func (o ExecuteTextCompletionRequest) String() string

type ExecuteTextCompletionResponse 

type ExecuteTextCompletionResponse struct {

	// 响应ID
	Id *string `json:"id,omitempty"`

	// 响应时间
	Created *int32 `json:"created,omitempty"`

	// 模型回复
	Choices *[]TextChoice `json:"choices,omitempty"`

	Usage          *CompletionUsage `json:"usage,omitempty"`
	HttpStatusCode int              `json:"-"`
}

ExecuteTextCompletionResponse Response Object

func (ExecuteTextCompletionResponse) String 

func (o ExecuteTextCompletionResponse) String() string

type Message 

type Message struct {

	// 角色
	Role *string `json:"role,omitempty"`

	// 问答对文本内容，最小长度：1，最大长度：模型支持的max_tokens数量乘以系数，默认系数为1.5，并且所有content的总长度不能超过该最大长度
	Content string `json:"content"`
}

func (Message) String 

func (o Message) String() string

type MessageItem 

type MessageItem struct {

	// 角色
	Role *string `json:"role,omitempty"`

	// 模型响应
	Content string `json:"content"`
}

MessageItem 多轮对话响应对象

func (MessageItem) String 

func (o MessageItem) String() string

type TextChoice 

type TextChoice struct {

	// 回复的索引
	Index int32 `json:"index"`

	// 模型响应
	Text string `json:"text"`
}

TextChoice 通用文本响应

func (TextChoice) String 

func (o TextChoice) String() string

type TextCompletionReq 

type TextCompletionReq struct {

	// 向模型输入的文本信息，最小长度：1，最大长度：模型支持的max_tokens数量乘以系数，默认系数为1.5
	Prompt string `json:"prompt"`

	// 用于代表客户的唯一标识符，最小长度：1，最大长度64
	User *string `json:"user,omitempty"`

	// 流式调用的开启开关，true为开启流式调用，如果要开启流式调用，请使用流式SDK；false为关闭流式调用。默认为关闭状态（当前API Explorer不支持流式，在API Explorer调试时请使用非流式）。
	Stream *bool `json:"stream,omitempty"`

	// 用于控制生成文本的多样性和创造力。参数的取值范围是0到1，其中0表示最低的随机性。一般来说，temperature越低，适合完成确定性的任务。temperature越高，例如0.9，适合完成创造性的任务。temperature参数可以影响语言模型输出的质量和多样性，但也不是唯一的因素。还有其他一些参数，如top_p参数也可以用来调整语言模型的行为和偏好，但不建议同时更改这两个参数。
	Temperature *float32 `json:"temperature,omitempty"`

	// 一种替代温度采样的方法，称为nucleus sampling，其中模型考虑具有top_p 概率质量的标记的结果。因此 0.1 意味着只考虑构成前 10% 概率质量的标记。我们通常建议更改此值或温度，但不要同时更改两者。通常建议更改top_p或temperature来调整生成文本的倾向性，但不要同时更改这两个参数。
	TopP *float32 `json:"top_p,omitempty"`

	// 用于控制聊天回复的长度和质量。一般来说，较大的max_tokens值可以生成较长和较完整的回复，但也可能增加生成无关或重复内容的风险。较小的max_tokens值可以生成较短和较简洁的回复，但也可能导致生成不完整或不连贯的内容。因此，需要根据不同的场景和需求来选择合适的max_tokens值。最小值：1，最大值：根据模型不同最大值不同。
	MaxTokens *int32 `json:"max_tokens,omitempty"`

	// 表示对每个问题生成多少条答案。n参数的默认值是1，表示只生成一个答案。如果想要生成多条答案，可以设置n参数为一个大于1的整数，例如n=2。这样，API会返回一个包含2个答案的数组。流式调用时，n只能取1。最小值：1，最大值：2，默认值：1
	N *int32 `json:"n,omitempty"`

	// 用于控制生成文本中的重复程度。正值会根据它们到目前为止在文本中的现有频率来惩罚新tokens，从而降低模型逐字重复同一行的可能性。  presence_penalty 参数可以用来提高生成文本的多样性和创造性，避免生成单调或重复的内容。最小值：-2，最大值：2
	PresencePenalty *float32 `json:"presence_penalty,omitempty"`

	// 用于调整模型对频繁出现的Token的处理方式。即如果一个Token在训练集中出现的频率较高，那么模型在生成这个Token时会受到一定的惩罚。当frequency_penalty的值为正数时，模型会更倾向于生成出现频率较低的Token，即模型会更倾向于使用不常见的词汇。最小值：-2，最大值：2
	FrequencyPenalty *float32 `json:"frequency_penalty,omitempty"`
}

func (TextCompletionReq) String 

func (o TextCompletionReq) String() string

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