ChatGPT教程 - Python使用 OpenAI 的 ChatGPT API的简单方法

ChatGPT介绍:是由 OpenAI 开发的一种强大的语言模型,旨在以对话方式生成类似人类的响应。 本教程将提供有关如何通过 Python 使用 OpenAI 的 ChatGPT API 的分步指南,使您可以轻松地将 ChatGPT 合并到您的项目和应用程序中。

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这里将说明使用 OpenAI 的 ChatGPT API的方法!

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请记住,OpenAI 不会在您生成 API 密钥后再次显示它,因此请复制您的 API 密钥并保存。 我将创建一个名为 OPENAI_API_KEY 的环境变量,它将包含我用于本教程的 API 密钥。

安装库

要使用 ChatGPT API,首先,我们必须通过运行以下命令来安装 openai 库。

要求:系统上安装了 Python 3.x

OpenAI API 密钥(通过在 https://beta.openai.com/signup/ 注册获得一个)


第 1 步:安装 OpenAI Python 库

要与 ChatGPT API 交互,您需要 OpenAI Python 库。 使用 pip 安装它:


bash

pip install openai


第 2 步:设置 API 密钥

要使用 API 进行身份验证,您需要 API 密钥。 将 API 密钥设置为环境变量:


bash

export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"

或者,您可以在 Python 脚本中设置 API 密钥:


Python

import openai

openai.api_key = "your_api_key_here"


第 3 步:创建与 ChatGPT 交互的函数

创建一个将用户输入发送到 ChatGPT API 并接收响应的函数。 使用 openai.ChatCompletion.create() 方法发出 API 请求。


python

import openai

def chat_gpt_response(prompt, model='text-davinci-002', max_tokens=150, n=1, stop=None, temperature=0.5):

    response = openai.ChatCompletion.create(

        model=model,

        messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": prompt}],

        max_tokens=max_tokens,

        n=n,

        stop=stop,

        temperature=temperature

    )

    return response.choices[0].text.strip()

参数说明:

模型:要使用的预训练模型(例如,“text-davinci-002”)

消息:用于指导对话的消息对象列表

max_tokens:生成的响应中的最大令牌数

n:要生成的响应数

停止:API 应停止生成令牌的序列

温度:控制响应的随机性(较低的值使其更集中)

第 4 步:在您的项目中使用该函数

现在您已经定义了 chat_gpt_response 函数,您可以在您的项目中使用它来从 ChatGPT 获取响应:

(chatgpt-3.5-turbo)方法

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

completion = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "user", "content": "Tell the world about the ChatGPT API in the style of a pirate."}
]
)

print(completion.choices[0].message.content)

这是与 API 交互的一种非常简单的方法。 要知道的主要事情是消息列表有一个包含 2 个键的字典:角色和内容。


内容就是消息的内容,主要有“系统”、“用户”、“助手”三个角色。 “用户”是给出指令并在上面的代码中使用的人。

使用 ChatGPT API,...


这与向 ChatGPT 询问“以海盗的方式向全世界介绍 ChatGPT API”是一样的。

python

prompt = "What are the benefits of eating fruits and vegetables?"

response = chat_gpt_response(prompt)

print(response)

这会将提示发送到 ChatGPT 并打印生成的响应。


import openai


content = input("User: ")

messages.append({"role": "user", "content": content})


completion = openai.ChatCompletion.create(

  model="gpt-3.5-turbo",

  messages=messages

)


chat_response = completion.choices[0].message.content

print(f'ChatGPT: {chat_response}')

现在,如果我们问“谁是第一个登上月球的人?” 该系统将充当“有用的助手并告诉我们答案”

不过,只有一个小细节。 助手没有存储之前的回复,所以系统可能不会记住我们之前的回复并给我们正确的回复。

现在让我们问“他来自哪里?” 然后“他有多高?” 我现在将添加一个 while 循环来提出多个问题。


结论:

在本教程中,我们介绍了通过 Python 使用 OpenAI 的 ChatGPT API 的基础知识。 您现在可以轻松地将 ChatGPT 集成到您的项目和应用程序中,利用其强大的对话功能。 请记住查阅 OpenAI 的 API 文档 (https://beta.openai.com/docs/) 以获取有关可用选项和附加功能的更多详细信息。


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评论列表 共有 6 条评论

阿里妈妈秀 1小时前 回复TA

好蛋疼的说

合肥出租房 3天前 回复TA

昨天报名参加了耶

徐冲冲 1月前 回复TA

哎。变的真大。真的老了

www.80yizu.com 1月前 回复TA

线下营销对于产品来说是主流,对于网站来说是辅助,值不值得投钱,看是哪一种类型了

晒太阳的奶酪 1月前 回复TA

密切关注!楼主的每一篇文化都值得好好看,认真看!看帖必回贴!

刀疤老三 2月前 回复TA

一说还真的很像老崔.现在这里是我每天必到的地方了

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