Esmail7757/OpenAI-Python-Research

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基于 OpenAI Python SDK 的研究沙盒,探索大语言模型参数对安全输出一致性的影响,专注汽车网络安全领域的系统人设工程。

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# OpenAI API 研究沙盒 本仓库演示了如何使用 OpenAI Python SDK (v1.0.0+) 以编程方式集成大型语言模型。它是我在 **Óboda University** 硕士论文研究的技术基础,主要关注用于汽车网络安全的 **AutoSec-LLM**。 ## 项目目标 - **参数分析:** 评估 `temperature` 和 `max_tokens` 如何影响安全相关输出的一致性。 - **安全架构:** 实施 `python-dotenv` 进行基于环境变量的密钥管理(DevSecOps 最佳实践)。 - **系统人设工程:** 构建专门的系统消息,以模拟汽车安全审计员。 ## 技术栈 - **语言:** Python 3.9+ - **SDK:** OpenAI Python Library - **环境:** python-dotenv - **版本控制:** Git with Push Protection & `.gitignore` implementation. ## 安装与设置 1. 克隆仓库: git clone [https://github.com/Esmail7757/OpenAI-Python-Research.git](https://github.com/Esmail7757/OpenAI-Python-Research.git)
标签:API集成, AutoSec-LLM, DevSecOps, DLL 劫持, LLM应用开发, Óbuda University, OpenAI, python-dotenv, Python SDK, System Message, Temperature控制, 上游代理, 内存规避, 参数调优, 可观测性, 大语言模型, 学术研究, 提示词工程, 敏感信息保护, 汽车安全, 环境变量管理, 硕士论文, 策略决策点, 网络安全研究, 自主智能体, 自动驾驶安全, 车载网络安全