Pika-aloitus: Integroi uncensored LLM minuuteissa

Asennus: base_url -osoituksen ja API-avaimen määritys

Määritä ympäristösi perus-URL-osoitteella ja luodulla API-avaimella aloittaaksesi pyyntöjen tekemisen välittömästi. Päätepiste sijaitsee osoitteessa HTTPS://api.norestrictai.com/v1, joka on täysin yhteensopiva virallisten OpenAI-SDK:iden ja useimpien kolmansien osapuolten asiakkaiden kanssa. Voit luoda avaimesi välittömästi Google-todennuksen tai sähköpostin kautta ilman puhelinnumeroa. Tämä avain todentaa kaikki myöhemmät pyynnöt ja korvaa aiemman avaimen, jos regeneroit sen. Emme seuraa pyyntöjäsi koulutusta varten, mikä varmistaa tietosi yksityisyyden, kun testaat eri parametreja.

Lähettämällä ensimmäinen pyyntö: /v1/chat/completions-päätepiste

Lähetä ensimmäinen pyyntö osoitteeseen /v1/chat/completions haluamallasi HTTP-asiakkaalla tai SDK:lla. Mallin tunnistetiedot ovat "uncensored", joka on hienosäädetty vastaamaan ilman sisältökieltäydyksiä lailliseen aikuissisältöön. Sinun on sisällytettävä API-avaimesi Authorization-headeriin Bearer-tokenina. Tämä yksittäinen päätepiste käsittelee kaikki tekstin luonnit ilman, että tarvitset erillisiä kutsuja vektoreille tai kuvien käsittelylle.

Tässä on perusesimerkki cURL:lla:

Copycurl https://api.norestrictai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Calculate the factorial of 12"}]
  }'

Tämä pyyntö demonstroi vähimmäisrakennetta, joka tarvitaan vastauksen saamiseksi. Voit säätää järjestelmäkehotetta määrittääksesi mallin käyttäytymisen tiettyä käyttötapaasi varten. Vastaus sisältää luodun tekstin choices-taulukossa.

Strimausvastaukset: SSE-palkkojen tehokas käsittely

Käsittele streamausvastaukset tehokkaasti lukemalla Server-Sent Events (SSE) -lohkoja niiden luomisen aikana. Tämä lähestymistapa vähentää koettua viivettä käyttäjille toimittamalla sisältöä vaiheittain sen sijaan, että odotettaisiin koko valmistumista. Jokainen lohko sisältää pienen osan tekstistä, mikä mahdollistaa tulosten näyttämisen reaaliajassa. Viimeinen lohko sisältää täydelliset token-käyttötilastot laskutustarkkuutta varten. Tämä menetelmä on erityisen hyödyllinen pitkän muodon generoinnissa tai interaktiivisissa chat-liittymissä.

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Varmista, että asiakasohjelmistosi käsittelee osittaisia lohkoja oikein välttääksesi yhdistelyvirheet. Streamausvastaus ylläpitää samaa rakennetta kuin ei-streamaavat vastaukset, mutta toimittaa datan jatkuvassa virrassa.

Edistyneet parametrit: lämpötila, top_p ja siemenen ohjaus

Säädä tulostesi luovuutta ja toistettavuutta käyttämällä lämpötila-, top_p- ja seed-parametreja. Lämpötila säätää mallin satunnaisuutta; matalammat arvot tuottavat deterministisempiä tuloksia. Top_p rajoittaa ytimenohtan (nucleus sampling) tiettyyn todennäköisyysmassaan, hienosääten tokenneiden monimuotoisuutta. Seed-parametri mahdollistaa tiettyjen tulosten toistamisen testausta tai debuggausta varten. Nämä parametrit toimivat yhdessä mallin käyttäytymisen hienosäätämiseen vailla lisäkonfiguraatiota.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.norestrictai.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Python SDK:n käyttö yksinkertaistaa parametrien välitystä ja vastausten käsittelyä. Voit asettaa nämä arvot dynaamisesti sovelluksesi kontekstin perusteella. Kokeile eri yhdistelmiä löytääksesi optimaalisen tasapainon yhtenäisyyden ja luovuuden välillä.

Rakenteinen tulostulo: JSON-tilan pakottaminen luotettavuuden varmistamiseksi

Pakota rakenteellinen JSON-tuloste asettamalla response_format-parametri arvoon json_object. Tämä ominaisuus varmistaa, että malli palauttaa kelvollisen JSONin, mikä on ratkaisevaa integraatioille jälkikäsittelysovelluksiin tai tietokantoihin. Voit määrittää skeeman järjestelmäkehotteessa ohjataksesi mallin rakennetta. Tämä vähentää jäsennysvirheitä ja yksinkertaistaa tiedon erittämistä vastauksesta. Se on erityisen hyödyllinen datavetoisen sisällön tai API-vastausten tuottamisessa.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.norestrictai.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

The Node SDK provides convenient methods to handle JSON parsing and validation. You can easily integrate this into your existing workflows. Ensure your prompts are clear about the expected structure to maximize reliability.

Työkalujen käyttö: mahdollistaa funktiokutsut ja tool_choice

Ota käyttöön toimintokutsut mahdollistaaksesi mallin kutsua ulkoisia työkaluja tai funktioita käyttäjän syötteen perusteella. Voit määrittää joukon työkaluja niiden skeemojen ja kuvausten kanssa pyynnössä. Malli päättää, milloin työkalua kutsutaan ja välittää tarvittavat argumentit. Tämä ominaisuus laajentaa mallin hyötyä yksinkertaisen tekstigeneroinnin ulkopuolelle. Voit hallita työkalun valintaa tool_choice-parametrilla pakottaaksesi tai sallitaksesi tiettyjä käyttäytymisiä. Tämä ominaisuus on olennainen agentoja rakennettaessa tai monimutkaisia työvuoroja luotaessa.