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。
注册chatgpt账户我们以前的文章说过了,这里不再重复,有需要的请看外贸以前的文章:如何注册使用chatgpt
这里将说明使用 OpenAI 的 ChatGPT API的方法!
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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千呼万唤始出来!支持站长!
Lee解释,百度当初做自己内容的目的是满足用户需求,因为有很多查询没能提供好的结果,而当时没有内容网站满足这些需求。百度做的这些内容不仅在百度排名好,在Google等搜索引擎排名也很好,正说明这些内容满足了用户需求。百度项目的推出是在满足用户需求的前途下,在商业和用户体验上做出平衡。这个说明了什么?真的太扯淡了。与民争利这让新站都怎么活了控制权都在他手里人家谷歌咋没像你这样做?谷歌要做了,你百度能给好排名么?
貌似怪正常
怎么才能更快的把我们网站的PR值升到4呀?
在不上网学习就落伍了,搜索引擎已经成为营销的最主要方式之一了,很多人认为是主要方式。
创业形式的意见,其实很多人都有很多很好的想法,但是否能够实现真的很难!成功的都是有想法,然后偏执的去实现的人
不知道是不是我太笨,很多都不明白。不过,这真的是一个信息量大,而且质量高的blog
好蛋疼的说
昨天报名参加了耶
哎。变的真大。真的老了