本文探讨了构建兼容OpenAI API的原因，包括成本、数据隐私和内部模型部署。通过FastAPI，可以创建本地API服务器，模拟OpenAI接口，支持流式和非流式输出。文章提供了从零开始构建API的步骤，帮助开发者理解其结构与运作，灵活整合各种LLM服务。

解读一下 OpenAI 的 Chat Completions API 的一些更新。

OpenAI的API提供了stream参数，实现流式传输。Python和Node.js默认支持，PowerShell默认不支持。但可在PowerShell中实现类似效果。提供了简化版本验证效果。

OpenAI Completions是一个基于人工智能的文本生成工具，可以为用户提供自然、连贯的文本补全建议。使用OpenAI Completions会产生费用，计费单位为“Token”，每个OpenAI账号默认有一定数量的免费Token，超出免费Token数量后需要支付费用。需要谨慎输入前缀和选择模型，以避免不必要的费用支出。

本文介绍了Azure OpenAI服务的相关文档和API参考链接，包括Attention Is All You Need和Convolutional LSTM Network等机器学习方法，以及OpenAI API中的Completions和Chat功能。同时，提供了少样本或无样本学习的方法来提高模型准确性。

A small patch to ease the use of pgagroal tools. Shell completions for pgagroal In the beginning of the current month I pushed a commit that introduces shell completions for pgagroal...