Comment utiliser ChatGPT et Python pour implémenter l'analyse de l'historique des conversations

Comment utiliser ChatGPT et Python pour mettre en œuvre l'analyse de l'historique des conversations

Introduction :

Le développement de l'intelligence artificielle a apporté des avancées majeures dans le traitement du langage naturel. Le modèle ChatGPT d'OpenAI est un modèle de génération de langage puissant capable de générer des réponses textuelles cohérentes et raisonnables. Cet article explique comment utiliser ChatGPT et Python pour implémenter l'analyse de l'historique des conversations et fournit des exemples de code spécifiques.

1. Préparation de l'environnement
   Tout d'abord, assurez-vous d'avoir installé l'environnement Python et les bibliothèques nécessaires, notamment openai, numpy, etc. Il peut être installé à l'aide de la commande pip.
2. Obtenir la clé API
   Avant d'utiliser ChatGPT, vous devez vous rendre sur le site Web d'OpenAI pour demander une clé API. Après avoir obtenu la clé, conservez-la dans un endroit sûr.
3. Connectez-vous à l'API
   Dans le code Python, utilisez la méthode openai.ChatCompletion.create() de la bibliothèque OpenAI pour vous connecter à l'API. Transmettez la clé et l’historique des conversations comme paramètres. openai.ChatCompletion.create()方法连接API。将密钥和对话历史作为参数传入。

import openai

openai.api_key = 'your_api_key'

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
        {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
        {"role": "user", "content": "Where was it played?"}
    ]
)

4. 解析回复
   API返回一个回复对象，其中的回复历史可以通过response['choices'][0]['message']['content']来获取。

reply = response['choices'][0]['message']['content']
print(reply)

通过上述代码，即可将ChatGPT生成的回复打印输出。

5. 对话历史分析
   对话历史分析旨在了解对话中的不同角色，并根据上下文做出更全面的回复。在Python中，可以使用以下代码来实现这个目标：

role = 'assistant'  # 需要分析的角色

role_history = [message['content'] for message in history if message['role'] == role]
other_history = [message['content'] for message in history if message['role'] != role]

role_prompt = "
".join(role_history)
other_prompt = "
".join(other_history)

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": role, "content": role_prompt},
        {"role": "user", "content": other_prompt},
        {"role": "user", "content": "What is your opinion?"}
    ]
)

上述代码中，我们使用几个变量（role、role_history、other_historyrrreee

Parsing des réponses

L'API renvoie un objet de réponse, dans lequel l'historique des réponses peut être transmis response['choices'][0]['message'][ 'content '] à obtenir.

rrreee

Avec le code ci-dessus, vous pouvez imprimer les réponses générées par ChatGPT.

Analyse de l'historique des conversations

L'analyse de l'historique des conversations est conçue pour comprendre les différents acteurs de la conversation et fournir une réponse plus complète en fonction du contexte. En Python, vous pouvez utiliser le code suivant pour atteindre cet objectif : 🎜

rrreee🎜Dans le code ci-dessus, nous utilisons plusieurs variables (role, role_history, other_history) divise l'historique de conversation en deux parties : le personnage à analyser et les autres personnages. Transmettez respectivement les deux parties dans l'API en tant qu'instructions de déclenchement et vous obtiendrez une réponse plus complète. 🎜🎜Conclusion : 🎜🎜En utilisant ChatGPT et Python, nous pouvons facilement implémenter la fonction d'analyse de l'historique des conversations. En ajustant de manière appropriée le contenu et les rôles de l’historique des conversations, nous pouvons obtenir des réponses plus précises et ciblées. Cette technologie peut jouer un rôle important dans des scénarios tels que le service client intelligent et les assistants virtuels. 🎜🎜Il convient de noter qu'en tant que modèle de génération de langage, ChatGPT présente encore certains problèmes potentiels, notamment le fait que le contenu généré peut être inexact et biaisé. Dans les applications pratiques, des réglages et un filtrage correspondants sont nécessaires pour garantir que les réponses générées répondent aux attentes et aux directives éthiques. 🎜

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!