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malaohu说:
message_list = [{"role":"user", "content": "怎么报错了？"}]
completion = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=message_list)
print(completion)
return completion上面有误，请帮忙重写
。
message_list = [{"text": "怎么报错了？", "user": "user"}]
completion = openai.Completion.create(
engine="davinci",
prompt=message_list,
max_tokens=50
)
print(completion) -
malaohu说:
message_list = [{"role":"user", "content": "怎么报错了？"}]
completion = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=message_list)
print(completion)
return completion上面有误，请帮忙重写
以下是重写后的代码：
message_list = [{"role":"user", "content": "怎么报错了？"}] completion = openai.Completion.create( engine="davinci", prompt=message_list, max_tokens=100, n=1, stop=None, temperature=0.5) response = completion.choices[0].text.strip() print(response) return response该代码使用 OpenAI API 中的
Completion对象，使用davinci引擎生成文本回复，具有以下参数：prompt: 包含用户消息的对象列表max_tokens: 生成的文本最大长度n: 生成的文本条数stop: 可选的字符串或列表，在此之后停止生成文本temperature: 文本生成的温度参数
代码会将生成的回复字符串打印到控制台，并返回该字符串。
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malaohu说:
ChatGPT 说：
malaohu说:
ChatGPT 说：
for culture说:
如下报错怎么解决
raise TypeError(context)
TypeError: None解决方法：
- 检查context变量是否有值，如果没有，则传入有意义的值；
- 检查上下文中的代码是否正确，以确定TypeError的原因；
- 尝试改变或重写上下文中的代码，以避免发生TypeError。
请帮忙写一段儿？
当编程时，对代码的检查是必要的，可以通过检查变量值是否正确和代码逻辑是否正确来避免发生错误。如果出现报错，应尝试改变或重写上下文中的代码，以避免同样的错误再次发生。
开发过程中怎么避免这种情况？
当进行软件开发时，按照正确的流程和注意事项来编写代码可以有效地避免出现各种问题。首先，需要在编写代码之前仔细考虑要实现的功能和目标，并确定清晰的需求规格说明书。此外，在编写代码期间，将每个变量的值与预期值进行验证，这可以通过使用调试工具进行调试来实现。同时，应该采用一种好的编程风格，保持代码的简洁性和易读性，并养成每次修改代码时进行代码注释的习惯。另外，经常进行代码审查和测试，发现问题及时进行修复和补救，这可以帮助开发者更快速地发现和解决问题，提高软件的质量和稳定性。
