ChatGPT Python API 使用ガイド: パーソナライズされたチャット応答の実装
はじめに:
ChatGPT は、OpenAI の強力な自然言語処理モデルです。人間とコンピュータの対話システムを実装する。この記事では、Python API を介して ChatGPT を使用する方法を紹介し、パーソナライズされたチャット応答の実装に役立つ具体的なコード例を示します。
1. 準備:
始める前に、システムに OpenAI ライブラリがインストールされていることを確認する必要があります。次のコマンドでインストールできます:
pip install openai
Then ChatGPT にアクセスするには、OpenAI アカウントが必要であり、有効な API キーが必要です。
2. Python API を使用したチャット:
API キーを取得した後、Python API を使用してチャットできます。まず、必要なライブラリをインポートする必要があります:
import openai
次に、API キーを設定する必要があります。これは次の方法で実行できます:
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
次に、チャット用の関数を定義できます。 interaction :
def chatGPT(query): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=query, max_tokens=50, temperature=0.6, n=1, stop=None, frequency_penalty=0.0, presence_penalty=0.0 ) return response.choices[0].text.strip()
上記のコードでは、text-davinci-003 エンジンを使用し、応答の品質とスタイルを調整するためにいくつかのパラメーターを設定します。ニーズに合わせて調整できます。
最後に、chatGPT 関数を呼び出してチャットできます。
while True: query = input("您:") if query == "退出": break response = chatGPT(query) print("ChatGPT:", response)
このコードは、ループでユーザーの入力を受け取り、ユーザーが「exit」を入力するまで ChatGPT 応答を出力します。
3. アプリケーション シナリオの例:
ChatGPT は、顧客サービス ロボット、インテリジェント アシスタントなど、多くのシナリオに適用できます。以下は、天気クエリ ロボットの実装方法を示す簡単な例です。
def chatGPT_weather(query): if "天气" in query: location = query.replace("天气", "").strip() response = "正在查询{}的天气...".format(location) # 调用天气相关API else: response = chatGPT(query) return response while True: query = input("您:") if query == "退出": break response = chatGPT_weather(query) print("ChatGPT:", response)
上記のコードを通じて、天気関連の問題を処理するために chatGPT_weather という名前の関数を定義します。ユーザーが入力した質問に「天気」が含まれている場合、位置情報を抽出し、対応する天気クエリAPIを呼び出して天気情報を取得します。ユーザーが入力した質問が天気に関係しない場合は、ChatGPT が直接呼び出されて応答されます。
結論:
OpenAI の ChatGPT と Python API を通じて、パーソナライズされたチャット応答を簡単に実装し、ニーズに応じて独自のチャット ロボットをカスタマイズできます。このガイドがお役に立てば幸いです。開発プロセスが成功することを祈っています。
以上がChatGPT Python API 使用ガイド: パーソナライズされたチャット応答の実装の詳細内容です。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。