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Vertrauen durch LLM-Quellen aufbauen

Du baust einen Assistenten für Finanzanalysen, der Nutzerinnen und Nutzern aktuelle Informationen zum Aktienmarkt liefern soll. Da LLMs Wissensgrenzen haben, musst du die Websuche aktivieren, um Echtzeitdaten abzurufen. Zusätzlich möchtest du aus Transparenz- und Vertrauensgründen anzeigen, welche Quellen bei der Suche herangezogen wurden.

Der OpenAI-Client ist als client initialisiert, und du wirst nach dem aktuellen Aktienkurs von Netflix suchen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Arbeiten mit der OpenAI Responses API

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Erstelle eine Anfrage mit aktivierter Websuche und stelle sicher, dass die Quellen der Websuche in der Antwort enthalten sind.
  • Iteriere über die Response-Items und extrahiere nur Elemente mit dem Typ "web_search_call". Gib anschließend die .sources aus dem .action-Attribut jedes Websuche-Aufrufs aus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create a response with web search enabled and sources included
response = client.responses.create(
    model="gpt-5-mini",
    tools=[{"type": "web_search"}],
    input="What is the current stock price of Netflix?",
    include=["web_search_call.____.____"]
)

# Extract and print sources from web search calls
for item in response.output:
    if ____:
        print(item.action.sources)
        
print(response.output_text)
Code bearbeiten und ausführen