ChatGPT と Python の暗黙の連携: チャットボットがマルチメディア コンテンツをサポートできるようにする
ChatGPT と Python 間の暗黙の連携: チャットボットにマルチメディア コンテンツをサポートさせましょう
要約:
ChatGPT の開発により、ますます多くの開発者がスマートなビルドを開始しています。 ChatGPT を使用したチャットボット。ただし、現在のチャットボットのほとんどはテキストを通じてのみユーザーと通信でき、マルチメディア コンテンツの表示や対話をサポートできません。この記事では、ChatGPT がマルチメディア コンテンツをサポートし、ユーザーに豊かなチャット エクスペリエンスを提供できるように、Python を使用してコードを記述する方法を紹介します。
はじめに:
人工知能の急速な発展に伴い、チャットロボットは徐々に人々の日常生活の重要なパートナーになってきました。ここ数年で、ChatGPT はインテリジェントなチャットボットを構築するための主要なモデルの 1 つになりました。 ChatGPT は、OpenAI によって開発された深層学習ベースの言語モデルで、ユーザーとの自然でスムーズな会話を生成することができます。ただし、現在の ChatGPT モデルはプレーン テキスト通信のみをサポートしており、マルチメディア コンテンツの表示と処理ができないため、チャットボットの機能がある程度制限されます。
メイン部分:
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ChatGPT モデルのロード:
まず、Python の機械学習ライブラリを使用して ChatGPT モデルをロードする必要があります。 OpenAI は「openai」と呼ばれる Python パッケージを提供しており、これを使用して ChatGPT モデルをロードし、会話型の対話を実行できます。コード例は次のとおりです。import openai model = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", ... )
ログイン後にコピー ユーザー入力と出力の処理:
ChatGPT は会話状態を通じて対話します。ユーザー入力やボットの応答を含む会話の履歴を維持する必要があります。マルチメディア コンテンツをサポートするには、特殊なタグを使用してマルチメディアの入出力を表現します。たとえば、「[Image: image_url]」を使用して画像の URL を表すことができます。コード例は次のとおりです。user_input = "你能帮我找一些适合夏天穿的衣服吗?" chat_history = [] def send_message(message): chat_history.append({"role": "system", "content": message}) def get_response(): response = model.create( ... messages=chat_history ) reply = response['choices'][0]['message']['content'] chat_history.append({"role": "user", "content": user_input}) chat_history.append({"role": "assistant", "content": reply}) return reply send_message(user_input) assistant_reply = get_response()
ログイン後にコピーマルチメディア コンテンツの表示:
マルチメディア コンテンツを表示するには、Python の画像処理ライブラリを使用して画像をロードして表示します。コード例は次のとおりです。from PIL import Image import requests def display_image(image_url): image = Image.open(requests.get(image_url, stream=True).raw) image.show()
ログイン後にコピーロボットの応答内のマルチメディア コンテンツを検出し、必要に応じて「display_image」関数を呼び出して画像を表示できます。コード例は次のとおりです。
def get_response(): ... for c in response['choices'][0]['message']['content']: if c.startswith("[Image:"): image_url = c[7:-1] # 提取图片URL display_image(image_url) reply += "<图片>" else: reply += c['content'] ...
ログイン後にコピー
結論:
Python を使用してコードを記述することで、ChatGPT と Python の間で暗黙の連携を実現でき、チャットボットが表示と表示をサポートします。マルチメディアコンテンツの相互作用。このようなチャットボットは、ユーザーにより豊かなチャット体験を提供できるようになり、純粋なテキストコミュニケーションに限定されなくなります。将来的には、テクノロジーの進歩に伴い、より機能が豊富なチャットボットが登場すると予想されます。
以上がChatGPT と Python の暗黙の連携: チャットボットがマルチメディア コンテンツをサポートできるようにするの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPは主に手順プログラミングですが、オブジェクト指向プログラミング(OOP)もサポートしています。 Pythonは、OOP、機能、手続き上のプログラミングなど、さまざまなパラダイムをサポートしています。 PHPはWeb開発に適しており、Pythonはデータ分析や機械学習などのさまざまなアプリケーションに適しています。

PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

VSコードはPythonの書き込みに使用でき、Pythonアプリケーションを開発するための理想的なツールになる多くの機能を提供できます。ユーザーは以下を可能にします。Python拡張機能をインストールして、コードの完了、構文の強調表示、デバッグなどの関数を取得できます。デバッガーを使用して、コードを段階的に追跡し、エラーを見つけて修正します。バージョンコントロールのためにGitを統合します。コードフォーマットツールを使用して、コードの一貫性を維持します。糸くずツールを使用して、事前に潜在的な問題を発見します。

VSコードはWindows 8で実行できますが、エクスペリエンスは大きくない場合があります。まず、システムが最新のパッチに更新されていることを確認してから、システムアーキテクチャに一致するVSコードインストールパッケージをダウンロードして、プロンプトとしてインストールします。インストール後、一部の拡張機能はWindows 8と互換性があり、代替拡張機能を探すか、仮想マシンで新しいWindowsシステムを使用する必要があることに注意してください。必要な拡張機能をインストールして、適切に動作するかどうかを確認します。 Windows 8ではVSコードは実行可能ですが、開発エクスペリエンスとセキュリティを向上させるために、新しいWindowsシステムにアップグレードすることをお勧めします。

VSコード拡張機能は、悪意のあるコードの隠れ、脆弱性の活用、合法的な拡張機能としての自慰行為など、悪意のあるリスクを引き起こします。悪意のある拡張機能を識別する方法には、パブリッシャーのチェック、コメントの読み取り、コードのチェック、およびインストールに注意してください。セキュリティ対策には、セキュリティ認識、良好な習慣、定期的な更新、ウイルス対策ソフトウェアも含まれます。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

VSコードはMacで利用できます。強力な拡張機能、GIT統合、ターミナル、デバッガーがあり、豊富なセットアップオプションも提供しています。ただし、特に大規模なプロジェクトまたは非常に専門的な開発の場合、コードと機能的な制限がある場合があります。
