ChatGPT Python API-Nutzungsleitfaden: Integrieren Sie schnell Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache

ChatGPT ist in letzter Zeit eine der sehr beliebten Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Es basiert auf dem neuesten GPT-3-Modell von OpenAI Labs und verfügt über leistungsstarke Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Wenn Sie ein Projekt zur Verarbeitung natürlicher Sprache entwickeln, ist ChatGPT ein sehr nützlicher API-Dienst. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die ChatGPT-Python-API in Ihr Projekt integrieren, und stellen einige Beispielcodes bereit, die Ihnen den Einstieg in die Verwendung von ChatGPT erleichtern.

Installieren Sie die ChatGPT Python API

Zuerst müssen Sie ein Konto auf der offiziellen Website registrieren und dann den Ihnen zugewiesenen API-Schlüssel notieren. Mit dem Schlüssel können Sie auf alle API-Dienste zugreifen, einschließlich ChatGPT. Als nächstes müssen Sie Python und den Pip-Paketmanager installieren, falls Sie dies noch nicht getan haben.

Die Installation der ChatGPT Python API ist sehr einfach. Führen Sie einfach den folgenden Befehl im Terminal aus:

pip install openai

Dadurch werden die erforderlichen Abhängigkeiten heruntergeladen und installiert und das Installationsprogramm abgeschlossen.

API-Verbindung testen

Sobald die API installiert wurde, müssen wir bestätigen, ob wir eine Verbindung mit dem API-Dienst herstellen können. Dazu müssen Sie den API-Schlüssel im Python-Code einrichten und dann den grundlegenden Beispielcode ausführen.

import openai
openai.api_key = "YOUR_SECRET_API_KEY"
response = openai.Completion.create(
  engine="davinci", # 推荐使用该引擎，因为它是最强大的
  prompt="Hello, my name is",
  max_tokens=5
)
print(response.choices[0].text)

Der obige Code gibt eine Phrase zurück. Dies zeigt an, dass die API erfolgreich eine Verbindung herstellen kann. Jetzt können wir mit den Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache von ChatGPT noch tiefer gehen.

Konversation mit ChatGPT

ChatGPT ermöglicht es uns, generierten Text zu verwenden, um Gespräche zwischen Menschen zu simulieren. Es kann Antworten, Kommentare und Vorschläge generieren, genau wie ein menschliches Gespräch. Um eine Konversation zu simulieren, müssen wir als Eingabeaufforderung einen kurzen Textausschnitt bereitstellen, den ChatGPT zum Generieren einer Antwort verwendet. Hier ist die grundlegende Codevorlage:

import openai
openai.api_key = "YOUR_SECRET_API_KEY"

user_prompt = input("User says: ")
chat_log = ""

while True:
    #  发送用户的提示聊天
    prompt = (chat_log + 'User: ' + user_prompt + '
AI:')
    # 定义机器人回复的长度
    response = openai.Completion.create(
        engine="davinci",
        prompt=prompt,
        max_tokens=50,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )

    # 提取机器人回复，并将其添加到聊天日志
    message = response.choices[0].text.strip()
    chat_log = prompt + message + "
"
    # 显示机器人回复和等待用户再次输入
    print("AI:", message)
    user_prompt = input("User says: ")

Der obige Code verwendet vom Benutzer eingegebene Eingabeaufforderungen, um eine vollständige Konversation mit dem Bot zu simulieren. In diesem Codeausschnitt haben wir eine While-Schleife hinzugefügt, um eine vollständige Konversation zu simulieren. Der Bot verwendet ChatGPT, um Antworten zu generieren und diese dem Protokoll hinzuzufügen. Der Bot druckt dann die Antwort aus und wartet darauf, dass der Benutzer die Eingabeaufforderung erneut eingibt. Diese Schleife läuft so lange, bis der Benutzer „bye“ oder „goodbye“ eingibt. Beachten Sie, dass dieser Vorlagencode die Reaktion optimieren kann, indem er die maximale Anzahl von Token, die Temperatur des Roboters, Stoppwörter und andere Parameter ändert.

Verwenden Sie ChatGPT für andere Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache.

ChatGPT kann nicht nur für Gespräche, sondern auch für viele andere Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden, einschließlich Sprachübersetzung, Textklassifizierung, Substantivinterpretation, Zusammenfassung usw. Unten finden Sie einen Beispielcode, der Text in eine bestimmte Sprache übersetzt.

import openai
openai.api_key = "YOUR_SECRET_API_KEY"
translation = "Hello, how are you doing today?"
response = openai.Completion.create(
    engine="davinci",
    prompt=f"Translate from English to Spanish: {translation}",
    max_tokens=100,
    n=1,
    stop=None,
    temperature=0.5,
)
print(response.choices[0].text)

Der obige Code führt eine einfache Übersetzungsaufgabe aus. Es verwendet Print-Anweisungen, um die Antwort an das Terminal auszugeben.

Fazit:

In diesem Artikel haben wir einige praktische Codebeispiele basierend auf der ChatGPT-Python-API vorgestellt. Diese Beispiele können Ihnen dabei helfen, die ChatGPT-Technologie schnell in Ihr Projekt zur Verarbeitung natürlicher Sprache zu integrieren und gleichzeitig die Entwicklungseffizienz zu verbessern und Zeit zu sparen. ChatGPT bietet sehr leistungsstarke Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die Entwicklern dabei helfen können, bessere Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache zu erstellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonChatGPT Python API-Nutzungsleitfaden: Integrieren Sie schnell Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!