Renforcer la confiance avec les sources des LLM
Vous créez un assistant d’analyse financière qui doit fournir aux utilisateurs des informations à jour sur le marché boursier. Comme les LLM ont une date de coupure de connaissances, vous devez activer la recherche web pour accéder aux données en temps réel. Par souci de transparence et de crédibilité, vous souhaitez également montrer aux utilisateurs quelles sources ont été consultées pendant la recherche.
Le client OpenAI a été initialisé sous le nom client, et vous allez interroger le cours actuel de l’action Netflix.
Cet exercice fait partie du cours
Travailler avec l’API OpenAI Responses
Instructions
- Créez une requête avec recherche web activée, en veillant à inclure les sources de la recherche web dans la réponse.
- Parcourez les éléments de la réponse et extrayez uniquement ceux dont le type est
"web_search_call", puis affichez les.sourcesà partir de l’attribut.actionde chaque appel de recherche web.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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)