3接上篇 我的自定义GPTs的改进优化 与物理世界连接成功 GPTs的创建与使用定义和执行特定任务的功能模块 通过API与外部系统或服务的交互

https://blog.csdn.net/chenhao0568/article/details/134875067?spm=1001.2014.3001.5502

从服务器日志里看到请求多了一个"location="

bash 复制代码
23.102.140.123 - - [08/Dec/2023:14:02:20 +0800] "GET /getWeather.php?location=&location=New+York HTTP/1.1" 200 337 "-" "Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko); compatible; ChatGPT-User/1.0; +https://openai.com/bot"
65.154.226.167 - - [08/Dec/2023:14:06:31 +0800] "GET / HTTP/1.1" 403 548 "-" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/117.0.5938.132 Safari/537.36"
23.102.140.117 - - [08/Dec/2023:14:19:14 +0800] "GET /getWeather.php?location=&location=Beijing HTTP/1.1" 200 336 "-" "Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko); compatible; ChatGPT-User/1.0; +https://openai.com/bot"

修改Schema

bash 复制代码
{
  "openapi": "3.1.0",
  "info": {
    "title": "Get weather data",
    "description": "Retrieves current weather data for a location.",
    "version": "v1.0.0"
  },
  "servers": [
    {
      "url": "https://3.wjsou.com"
    }
  ],
  "paths": {
    "/getWeather.php": {
      "get": {
        "description": "Get temperature for a specific location",
        "operationId": "GetCurrentWeather",
        "parameters": [
          {
            "name": "location",
            "in": "query",
            "description": "The city and state to retrieve the weather for",
            "required": true,
            "schema": {
              "type": "string"
            }
          }
        ],
        "deprecated": false
      }
    }
  },
  "components": {
    "schemas": {}
  }
}

再看服务器日志请求就对了。

bash 复制代码
23.102.140.117 - - [08/Dec/2023:14:37:32 +0800] "GET /getWeather.php?location=New+York HTTP/1.1" 200 337 "-" "Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko); compatible; ChatGPT-User/1.0; +https://openai.com/bot"

首次输入英文后,后面输入中文北京也能理解了。

相关推荐
一路向阳~负责的男人1 小时前
PyTorch / CUDA 是什么?它们的关系?
人工智能·pytorch·python
2501_941333101 小时前
乒乓球比赛场景目标检测与行为分析研究
人工智能·目标检测·计算机视觉
岑梓铭1 小时前
YOLO深度学习(计算机视觉)一很有用!!(进一步加快训练速度的操作)
人工智能·深度学习·神经网络·yolo·计算机视觉
2401_841495641 小时前
深度卷积生成对抗网络(DCGAN)
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习·生成对抗网络·深度卷积生成对抗网络
byzh_rc1 小时前
[深度学习网络从入门到入土] 反向传播backprop
网络·人工智能·深度学习
BOLD-Rainbow1 小时前
DCRNN (Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network)
人工智能·深度学习·机器学习
zhangfeng11331 小时前
如何用小内存电脑训练大数据的bpe,16g内存训练200g数据集默认是一次性读入内存训练
大数据·人工智能
Candice Can1 小时前
【机器学习】吴恩达机器学习Lecture1
人工智能·机器学习·吴恩达机器学习
老蒋每日coding2 小时前
AI Agent 设计模式系列(十五)—— A2A Agent 间通信模式
人工智能·设计模式
搞科研的小刘选手2 小时前
【智能检测专题】2026年智能检测与运动控制技术国际会议(IDMCT 2026)
人工智能·学术会议·智能计算·电子技术·智能检测·运动控制技术·南京工业大学