ÎncepețiÎncepe gratuit

Prompting cu fișiere de imagine locale

Lucrezi ca analist de date pentru departamentul de transport din Londra. Echipa ta a creat o vizualizare care arată numărul de vehicule de pe șosele la diferite ore, pentru mai multe mijloace de transport, și vrei să folosești un model AI pentru a extrage informații relevante din aceasta.

Imagine este stocată local ca "LDN_2024_traffic.png".

Imagine și date: City Streets 2025 Summary Report by the City of London.

Acest exercițiu face parte din cursul

Lucrul cu Responses API de la OpenAI

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă modulul base64 pentru a codifica fișierul imagine.
  • Codifică fișierul imagine în format base64 folosind funcția b64encode() din base64, stocând rezultatul în image_base64.
  • Completează mesajul de intrare pentru imagine din cerere pentru a indica utilizarea base64 și a codificărilor base64.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import base64 module
____

# Encode the image file as base64
with open(image_path, "rb") as f:
    image_base64 = base64.____(f.read()).decode("utf-8")

# Create a response with text and image input
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    input=[
        {"role": "user", "content": [
            {"type": "input_text", "text": "What mode of transport contributed the highest number of vehicles during business hours? Answer very concisely."},
            {"type": "input_image", "image_url": f"data:image/png;____,{____}"}
        ]}
    ]
)

print(response.output_text)
visualize_image(image_url)
Editează și rulează codul