Guide de développement du plug-in Python ChatGPT : amélioration des fonctions d'interaction de chat

Guide de développement du plug-in Python ChatGPT : pour améliorer la fonction d'interaction par chat, des exemples de code spécifiques sont nécessaires

Introduction :
ChatGPT est un puissant modèle de robot de chat lancé par OpenAI, qui peut réaliser une interaction de dialogue homme-machine. Afin d'améliorer encore les fonctionnalités de ChatGPT, l'équipe OpenAI permet aux développeurs de personnaliser les plug-ins pour améliorer les capacités interactives du chatbot. Cet article explique comment développer un plug-in Python pour ChatGPT et fournit des exemples de code spécifiques.

1. Préparations au développement du plug-in

1. Installez ChatGPT : Tout d'abord, assurez-vous d'avoir installé la bibliothèque ChatGPT d'OpenAI. Vous pouvez installer la dernière version en utilisant la commande pip :

   pip install openai

2. Compte OpenAI et clé API : Avant d'utiliser l'API ChatGPT, vous devez créer un compte sur le site officiel d'OpenAI et obtenir une clé API pour l'authentification.

2. Créez le plug-in ChatGPT

1. Importez les modules requis :
   Tout d'abord, importez les modules nécessaires pour développer le plug-in ChatGPT.

   import openai
   import json

2. Initialiser ChatGPT :
   Ensuite, initialisez le modèle ChatGPT à l'aide de la clé API.

   openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

3. Définir la fonction du plugin :
   Créez une fonction pour étendre les fonctionnalités de ChatGPT. Cette fonction reçoit le texte saisi par l'utilisateur, appelle le modèle ChatGPT et renvoie la réponse du bot.

   def chat_with_plugin(input_text):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=input_text,
        max_tokens=100,
        temperature=0.7
    )
    return response.choices[0].text.strip()

3. Testez le plug-in ChatGPT
Vous pouvez maintenant utiliser la fonction du plug-in définie ci-dessus pour les tests. Voici un exemple simple :

user_input = "你好，我是一个开发者"
bot_response = chat_with_plugin(user_input)
print(bot_response)

4. Développement ultérieur du plug-in - Mettre à jour les fonctions du plug-in en utilisant le contexte

1.  :
   Afin d'améliorer la cohérence conversationnelle de ChatGPT, les informations contextuelles peuvent être utilisées comme entrée. Voici un exemple de fonction de plugin modifiée :

   def chat_with_plugin(input_text, context=None):
    if context:
        prompt = f"{context}
   User: {input_text}"
    else:
        prompt = input_text
   
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=100,
        temperature=0.7
    )
   
    if context:
        response_text = response.choices[0].text.strip()
        bot_response = response_text[len(context):].strip()
    else:
        bot_response = response.choices[0].text.strip()
   
    return bot_response

2. Test de la fonction du plugin avec le contexte :
   Maintenant, vous pouvez utiliser les informations de contexte pour les tests. Voici un exemple :

   context = "早上打了一场激烈的篮球比赛"
   user_input = "我感觉累得不行"
   bot_response = chat_with_plugin(user_input, context)
   print(bot_response)

Conclusion :
Grâce à des plug-ins personnalisés, nous pouvons étendre davantage les fonctionnalités de ChatGPT et fournir des interactions de chatbot plus intelligentes et personnalisées. Cet article décrit comment développer un plug-in Python pour ChatGPT et fournit des exemples de code spécifiques à titre de référence. Les développeurs peuvent en outre essayer différentes fonctions et optimisations de plug-in sur cette base. Je vous souhaite de développer d'autres excellents plug-ins ChatGPT !

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!