ChatGPT Python プラグイン開発ガイド: チャット インタラクションの機能を強化する
Oct 26, 2023 am 11:04 AMChatGPT Python プラグイン開発ガイド: チャット インタラクションの機能を強化するには、特定のコード サンプルが必要です
はじめに:
ChatGPT は強力な自然言語です。多くのアプリケーション分野でその価値が証明されている処理モデル。ただし、特定のチャットのニーズを満たすために ChatGPT をさらにカスタマイズする必要がある場合があります。 ChatGPT Python プラグイン開発ガイドでは、プラグインを開発して ChatGPT のチャット インタラクション機能を強化する方法を説明します。この記事では、参考として具体的なコード例も示します。
ステップ 1: 準備
ChatGPT プラグインを開発する前に、次の依存関係パッケージ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:
- OpenAI の gpt モジュール (インストール可能) pip install openai の gpt コマンドを使用してインストールします)
- 最新バージョンの Python3
ステップ 2: プラグインを作成する
最初に、新しい Python クラスを作成する必要がありますChatGPT プラグインを実装します。このクラスでは、プラグインの動作を定義し、ChatGPT モデルと対話します。以下は簡単なプラグインの例です:
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
この例では、まず openai モジュールをインポートし、次に「MyChatPlugin」というクラスを作成します。コンストラクターでは、ChatGPT モデルを初期化し、一連のチャット履歴メッセージを指定します。次に、ChatGPT モデルから応答を生成するための「generate_response」というメソッドを定義します。
ステップ 3: プラグインの使用
プラグインを使用するには、ユーザーが ChatGPT と対話して応答を取得できるようにチャット インターフェイスを作成する必要があります。以下は、単純なコマンド ライン チャット インターフェイスの例です。
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()
この例では、「main」という名前の関数を作成します。関数本体は、最初に前に定義したプラグイン「MyChatPlugin」をインスタンス化します。無限ループに入ります。各ループの開始時に、ユーザーにメッセージの入力を求め、プラグイン経由で応答を生成し、最後にコマンド ライン インターフェイスに応答を出力します。
概要:
ChatGPT Python プラグイン開発ガイドを使用すると、ChatGPT のチャット対話機能を簡単に強化し、特定のチャット シナリオに合わせてモデルの動作をカスタマイズできます。プラグイン クラスを作成し、このクラスを使用して ChatGPT モデルと対話しました。また、プラグイン開発ガイドをよりよく理解して使用できるように、参照用の具体的なコード例も提供します。この記事が ChatGPT のアプリケーションでさらなる成功を収めるのに役立つことを願っています。
以上がChatGPT Python プラグイン開発ガイド: チャット インタラクションの機能を強化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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