CommencezCommencez gratuitement

Gagner en confiance grâce aux sources des LLM

Vous créez un assistant d'analyse financière qui doit fournir aux utilisateurs de l'information à jour sur le marché boursier. Puisque les LLM ont une date de coupure de connaissances, vous devez activer la recherche Web pour accéder aux données en temps réel. De plus, par souci de transparence et de crédibilité, vous souhaitez montrer aux utilisateurs quelles sources ont été consultées pendant la recherche.

Le client OpenAI a été initialisé en tant que client, et vous allez interroger le prix actuel de l'action de Netflix.

Cette activité fait partie du cours

Utiliser l'API Responses d'OpenAI

Voir le cours

Instructions de l’exercice

  • Créez une requête avec recherche Web activée, en veillant à inclure les sources de recherche Web dans la réponse.
  • Parcourez les éléments de la réponse et extrayez uniquement ceux dont le type est "web_search_call", puis affichez .sources à partir de l'attribut .action de chaque appel de recherche Web.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create a response with web search enabled and sources included
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-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)
Modifier et exécuter le code