Python 运用 ChatGPT

前面咱们现已介绍过 ChatGPT 的注册了，现在咱们看一下怎么经过Python 运用ChatGPT

因为ChatGPT 注册相关的文章被渠道限制了，所以有注册相关的问题能够私聊，或许能够代注册

API key 的获取

到这儿咱们现已完成ChatGPT 的注册了，如果咱们需要在代码里运用ChatGPT ，那还需要创建一个供API 调用的key ,也便是密钥

首先咱们登陆OpenAi，就运用咱们前面注册的账号

Python 使用 ChatGPT

咱们能够看到目前的一些运用场景

Python 使用 ChatGPT

点击个人信息菜单，然后点击View API keys

Python 使用 ChatGPT

接下来就能够注册key 了，如果你现已注册过了，也会把你的key 列出来

Python 使用 ChatGPT

Python 环境

这儿我用的是Python 3.8 ,然后咱们只需要装置依赖即可，只需要履行pip install openai 即可，毕竟官方也是这么说的

Python 使用 ChatGPT

但是这儿有一个问题是默认装置的是0.19.0 版本的，但是后边演示的时分有些事例需要0.27.0 ,所以这儿建议拟定版本号

pip install openai==0.27.2

或许你能够升级一下openai pip install --upgrade openai

Installing collected packages: openai
  Attempting uninstall: openai
   Found existing installation: openai 0.19.0
   Uninstalling openai-0.19.0:
    Successfully uninstalled openai-0.19.0
Successfully installed openai-0.27.2

Python 运用ChatGPT

最简略的比如

下面便是咱们最简略的比如了

import openai
openai.api_key = key # 便是咱们前面申请的api key
response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", prompt="具体介绍一下chatgpt", temperature=0, max_tokens=1024)
print(response.choices[0].text)

model 便是咱们运用的算法模型，后边咱们回具体介绍一下这些模型

简略改进

咱们还是期望ChatGPT 能给咱们提供一个简略的对话能力，上面咱们的程序运转一下就完毕了，下面咱们简略改造一下

def simpeChat():
  model_engine = "text-davinci-003"
  # 输入内容
  while(True):
    prompt=input(">>>请输入 Exit 退出：")
    if(prompt=="exit"):
      break
    else:
      # 调用接口
      completions = openai.Completion.create(
        engine=model_engine,
        prompt=prompt,
        max_tokens=1024,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
       )
      # 输出成果
      message = completions.choices[0].text
      print(message)

下面是咱们的输入和输出

>>>请输入 Exit 退出：简略介绍一下chatgpt,50字以内
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ChatGPT是一种根据自然语言处理的对话型谈天机器人，它能够根据用户的输入，主动生成更恰当的回复。它经过仿照人类的对话方法，运用深度学习技术，能够实现自然语言的理解和表达，然后极大提高了机器人的交互性能。
>>>请输入 Exit 退出：再介绍一下chatgpt的首要运用场景，100字以内
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ChatGPT是一种根据自然语言处理（NLP）技术的谈天机器人，旨在帮助企业提高客户服务水平、改进客户体会。它能够模拟人类的谈天行为，提供智能的主动回复，以及有效地处理客户的问题和查询。ChatGPT的首要运用场景包含：客户服务主动回复、客户咨询服务、客户身份认证、客户投诉处理等。
>>>请输入 Exit 退出：exit

总结

这一节咱们首要介绍怎么经过Python 运用ChatGPT，以及一个简略的代码示例，后边咱们会具体介绍相关的参数，以及各个模型之间的差异。