НачатьНачать бесплатно

Повышение доверия к ответам LLM с помощью источников

Вы создаёте ассистента для финансового анализа, который должен предоставлять пользователям актуальную информацию о фондовом рынке. Поскольку у LLM есть дата отсечения знаний, необходимо включить веб-поиск для получения данных в реальном времени. Кроме того, для прозрачности и достоверности вы хотите показывать пользователям, какие источники были использованы в ходе поиска.

Клиент OpenAI инициализирован как client, и вы будете запрашивать текущую цену акций Netflix.

Это упражнение является частью курса

Работа с Responses API OpenAI

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте запрос с включённым веб-поиском, убедившись, что в ответ включены источники веб-поиска.
  • Пройдитесь в цикле по элементам ответа и извлеките только элементы с типом "web_search_call", затем выведите .sources из атрибута .action каждого вызова веб-поиска.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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)
Редактировать и запускать код