sem营销推广,免费seo在线工具,电子产品外贸交易平台,年轻人常用网站适用读者与目标 适用读者#xff1a;已经熟悉基础的 OpenAI API 调用方式#xff0c;对文本生成或数据处理有一定经验的计算机从业人员。目标#xff1a;在本节中#xff0c;你将学会如何使用 OpenAI 提供的多模态接口#xff08;图像生成、语音转录等#xff09;开发更…适用读者与目标 适用读者已经熟悉基础的 OpenAI API 调用方式对文本生成或数据处理有一定经验的计算机从业人员。目标在本节中你将学会如何使用 OpenAI 提供的多模态接口图像生成、语音转录等开发更丰富的应用场景。 为什么要采用多模态技术 在现实工作中我们并不是只处理文字图像、音频、视频也在企业运营、产品开发、教育培训等多个场景中大量出现。 图像场景用自动生成的视觉素材快速设计海报、配图或原型图。音频场景将会议录音转成文本归档节省人工整理时间。文本结合多模态先转录语音然后结合 GPT 生成摘要帮助团队快速获取关键信息。 多模态技术能够降低人工劳动、提升工作效率、并扩展模型的使用边界帮助企业和个人更好地管理各种形式的内容。 内容概述 OpenAI 对多模态任务的支持 图像生成通过 RESTful API 接口让模型根据文本描述自动生成相应的图片。音频转录通过 audio.transcriptions.create 将语音转换为文字并可进一步结合 GPT 进行语义分析或摘要生成。 常见应用场景 文本图像报告从产品描述生成图像用于汇报或展示。语音摘要将客户访谈、会议录音转成文字并生成要点。多模态内容整合将图像、文字、音频信息统一管理和分析形成全面的工作流程。 实操图像生成与语音转录 1. 使用 RESTful API 方式调用图像生成接口 示例场景你需要为一款新产品的宣传海报快速生成示意图。 import requestsapi_key Your_API_Key url https://api.openai.com/v1/images/generations headers {Content-Type: application/json,Authorization: fBearer {api_key} } payload {prompt: 未来风格的智能手表设计搭配时尚的银色表带呈现简约风格,n: 1,size: 1024x1024 }response requests.post(url, headersheaders, jsonpayload) if response.status_code 200:data response.json()image_url data[data][0][url]print(Generated Image URL:, image_url) else:print(Error:, response.status_code, response.text) 操作说明 prompt用简洁的英文或中文描述需要生成的图像内容。n指定生成图像的数量。size控制图像分辨率以平衡质量与生成速度。通过 requests.post 调用 OpenAI 的图像生成接口。接口返回的 JSON 中包含 data 字段你可以从中取出生成的图像 URL。 实际工作案例 市场团队为新产品做宣传时可快速生成概念图设计师可把初步生成图当作灵感来源之后再进行精修。 2. 使用 requests 库直接调用 Whisper API 转录语音并结合 GPT 生成摘要 示例场景录制了一段产品说明会的音频需要文字转录并提炼成关键要点。 1录制或获取音频文件 录制一段 .wav 格式音频文件或使用真实会议录音。 2转录代码示例 import requestsapi_key Your_API_Key audio_file_path demo.wavurl https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions headers {Authorization: fBearer {api_key} } files {file: (audio_file_path, open(audio_file_path, rb)),model: (None, whisper-1),# 可选参数如果需要生成翻译使用 translate# prompt: (None, Your prompt here),# response_format: (None, json), # 默认即为 json# temperature: (None, 0.5),# ... } response requests.post(url, headersheaders, filesfiles)if response.status_code 200:transcription response.json()print(Transcribed Text:, transcription[text]) else:print(Error:, response.status_code, response.text) 3结合 GPT 生成摘要 summary_prompt f请基于以下会议文字内容生成简要报告\n{transcription[text]}\nsummary_response openai.chat.completions.create(modelgpt-3.5-turbo,messages[{role: user, content: summary_prompt}],max_tokens150 )print(Meeting Summary:, summary_response.choices[0].message.content)操作说明 whisper-1OpenAI 提供的语音识别模型可将音频转录成文本。将转录后的文本与 GPT 结合时可让 GPT 对会议内容进行整理、提炼重点。 实际工作案例 团队会议整理降低人工听录音的时间成本自动生成要点。客户访谈分析转录访谈音频并生成提炼帮助销售团队快速洞察客户需求。 小结与练习 小结 多模态技术为处理图像和音频等非文本信息提供了便捷途径。生成图像可用于宣传海报、产品概念图等视觉场景语音转录并结合 GPT 生成摘要可显著节省人工整理时间、提供高效的信息汇总。这些方法对于日常工作中涉及多种媒体格式的场景十分有帮助能有效简化和加速内容生成与处理流程。 练习 录制一段 30 秒的语音文件介绍你当前项目的进度。使用 requests 库直接调用 Whisper API 将音频转录为文字。调用 GPT 模型如 gpt-3.5-turbo生成简要报告含项目进展要点和后续计划建议。使用 RESTful API 方式直接调用图像生成接口生成一张与项目主题相关的概念图进一步完善你的汇报材料。 通过这些练习你将掌握 OpenAI 多模态 API 的核心应用方式并为工作中的多样化内容处理带来新的思路和高效工具。