BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Yerel Görsel Dosyalarıyla İstemleme

Londra'nın ulaşım dairesinde veri analisti olarak çalışıyorsun. Ekibin, farklı ulaşım türlerinde günün çeşitli saatlerinde yollardaki araç sayılarını gösteren bir görselleştirme oluşturdu ve bundan temel içgörüler çıkarmak için bir AI modelinden yararlanmak istiyorsun.

Görsel yerelde "LDN_2024_traffic.png" olarak kayıtlı.

Görsel ve Veri Kaynağı: City of London tarafından City Streets 2025 Özet Raporu.

Bu egzersiz

OpenAI Responses API ile Çalışmak

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Görsel dosyayı kodlamak için base64 modülünü içe aktar.
  • Görsel dosyasını base64 içindeki b64encode() işlevini kullanarak base64 olarak kodla ve sonucu image_base64 içinde sakla.
  • İsteğin içindeki görsel giriş iletisini, base64 kullanıldığını belirtecek ve base64 kodlamalarını kullanacak şekilde tamamla.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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-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)
Kodu Düzenle ve Çalıştır