ПочатиПочніть безкоштовно

Підвищуємо довіру завдяки джерелам LLM

Ви створюєте помічника для фінансового аналізу, який має надавати користувачам актуальну інформацію про фондовий ринок. Оскільки LLM мають обмеження за датою знань, потрібно увімкнути вебпошук, щоб отримувати дані в реальному часі. Крім того, для прозорості та довіри ви хочете показувати користувачам, які джерела були використані під час пошуку.

Клієнт OpenAI ініціалізовано як client, і ви виконуватимете запит на поточну ціну акцій Netflix.

Ця вправа є частиною курсу

Робота з OpenAI Responses API

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть запит із підтримкою вебпошуку, обов'язково додайте джерела вебпошуку до відповіді.
  • Пройдіться циклом по елементах відповіді й виберіть лише елементи з типом "web_search_call", тоді виведіть .sources з атрибута .action кожного такого виклику вебпошуку.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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)
Редагувати та запускати код