


Guide de développement du plug-in ChatGPT Python : améliorer la capacité d'interaction par chat
Guide de développement du plug-in ChatGPT Python : La possibilité d'améliorer l'interaction par chat nécessite des exemples de code spécifiques
Introduction :
ChatGPT est un puissant modèle de traitement du langage naturel qui a prouvé sa valeur dans de nombreux domaines d'application. Cependant, nous devrons parfois personnaliser davantage ChatGPT pour répondre à des besoins de chat spécifiques. Le guide de développement du plug-in ChatGPT Python vous montrera comment améliorer les capacités d'interaction par chat de ChatGPT en développant des plug-ins. Cet article fournira également des exemples de code spécifiques à titre de référence.
Étape 1 : Préparation
Avant de développer le plug-in ChatGPT, vous devez vous assurer que les packages de dépendances suivants ont été installés :
- Le module gpt d'OpenAI (peut être installé via la commande gpt de pip install openai)
- La dernière version de la version Python3
Étape 2 : Créer un plugin
Tout d'abord, nous devons créer une nouvelle classe Python pour implémenter le plugin ChatGPT. Dans ce cours, nous définirons le comportement du plugin et interagirons avec le modèle ChatGPT. Voici un exemple de plugin simple :
import openai class MyChatPlugin: def __init__(self): self.model = 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?"} ] ) def generate_response(self, user_message): self.model.messages.append({"role": "user", "content": user_message}) response = self.model.choices[0].message.get('content') self.model.messages.append({"role": "assistant", "content": response}) return response
Dans cet exemple, nous avons d'abord importé le module openai puis créé une classe appelée "MyChatPlugin". Dans le constructeur, nous initialisons le modèle ChatGPT et spécifions une série de messages d'historique de discussion. Ensuite, nous définissons une méthode appelée « generate_response » pour générer des réponses à partir du modèle ChatGPT.
Étape 3 : Utilisation du plugin
Pour utiliser notre plugin, nous devons créer une interface de chat afin que les utilisateurs puissent interagir avec ChatGPT et obtenir des réponses. Voici un exemple simple d'interface de chat en ligne de commande :
def main(): plugin = MyChatPlugin() print("Welcome to ChatGPT!") while True: user_message = input("User: ") response = plugin.generate_response(user_message) print("ChatGPT: ", response) if __name__ == "__main__": main()
Dans cet exemple, nous créons une fonction nommée "main". Dans le corps de la fonction, nous instancions d'abord le plug-in "MyChatPlugin" que nous avons défini précédemment, puis entrons un Boucle infinie. Au début de chaque boucle, nous demandons à l'utilisateur un message et générons une réponse via le plugin, et enfin imprimons la réponse sur l'interface de ligne de commande.
Résumé :
En utilisant le guide de développement du plug-in ChatGPT Python, nous pouvons facilement améliorer les capacités d'interaction par chat de ChatGPT et personnaliser le comportement du modèle pour des scénarios de chat spécifiques. Nous avons créé une classe de plugin et utilisé cette classe pour interagir avec le modèle ChatGPT. Nous fournissons également des exemples de code spécifiques à titre de référence pour vous aider à mieux comprendre et utiliser le guide de développement du plug-in. J'espère que cet article pourra vous aider à réussir davantage dans l'application de ChatGPT !
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