ChatGPT Python API 使用ガイド: 自然言語処理機能を迅速に統合する

ChatGPT は、最近最も人気のある自然言語処理テクノロジの 1 つです。 OpenAI Labs の最新の GPT-3 モデルに基づいており、強力な自然言語処理機能を備えています。自然言語処理に関するプロジェクトを開発している場合、ChatGPT は非常に便利な API サービスになります。この記事では、ChatGPT Python API をプロジェクトに統合する方法を紹介し、ChatGPT の使用を開始するのに役立つサンプル コードを提供します。

ChatGPT Python APIをインストールする

まず、公式Webサイトからアカウントを登録し、割り当てられたAPIキーを記録する必要があります。このキーを使用して、ChatGPT を含むすべての API サービスにアクセスできます。次に、Python と pip パッケージ マネージャーをまだインストールしていない場合はインストールする必要があります。

ChatGPT Python API のインストールは非常に簡単です。ターミナルで次のコマンドを実行するだけです:

pip install openai

これにより、必要な依存関係がダウンロードおよびインストールされ、インストーラーが完了します。

API 接続のテスト

API がインストールされたら、API サービスとの接続を確立できるかどうかを確認する必要があります。これを行うには、Python コードで API キーを設定し、基本的なサンプル コードを実行する必要があります。

import openai
openai.api_key = "YOUR_SECRET_API_KEY"
response = openai.Completion.create(
  engine="davinci", # 推荐使用该引擎，因为它是最强大的
  prompt="Hello, my name is",
  max_tokens=5
)
print(response.choices[0].text)

上記のコードは語句を返します。これは、API が正常に接続できることを示します。 ChatGPT の自然言語処理機能をさらに深く活用できるようになりました。

ChatGPT を使用した会話

ChatGPT を使用すると、生成されたテキストを使用して人々間の会話をシミュレートできます。人間の会話と同じように、回答、コメント、提案を生成できます。会話をシミュレートするには、短いテキスト スニペットをプロンプトとして提供する必要があります。ChatGPT はそれを使用して応答を生成します。基本的なコード テンプレートは次のとおりです。

import openai
openai.api_key = "YOUR_SECRET_API_KEY"

user_prompt = input("User says: ")
chat_log = ""

while True:
    #  发送用户的提示聊天
    prompt = (chat_log + 'User: ' + user_prompt + '
AI:')
    # 定义机器人回复的长度
    response = openai.Completion.create(
        engine="davinci",
        prompt=prompt,
        max_tokens=50,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )

    # 提取机器人回复，并将其添加到聊天日志
    message = response.choices[0].text.strip()
    chat_log = prompt + message + "
"
    # 显示机器人回复和等待用户再次输入
    print("AI:", message)
    user_prompt = input("User says: ")

上記のコードは、ユーザーが入力したプロンプトを使用して、ボットとの完全な会話をシミュレートします。このコード スニペットでは、完全な会話をシミュレートするために while ループを追加しました。ボットは ChatGPT を使用して回答を生成し、ログに追加します。その後、ボットは回答を出力し、ユーザーが再度プロンプトを入力するのを待ちます。このループは、ユーザーが「bye」または「goodbye」を入力するまで実行されます。このテンプレート コードは、トークンの最大数、ロボットの温度、ストップ ワード、その他のパラメーターを変更することで応答を微調整できることに注意してください。

ChatGPT を他の自然言語処理タスクに使用する

ChatGPT は、会話だけでなく、言語翻訳、テキスト分類、名詞解釈など、他の多くの自然言語処理タスクにも使用できます。要約など以下は、テキストを指定した言語に翻訳するサンプル コードです。

import openai
openai.api_key = "YOUR_SECRET_API_KEY"
translation = "Hello, how are you doing today?"
response = openai.Completion.create(
    engine="davinci",
    prompt=f"Translate from English to Spanish: {translation}",
    max_tokens=100,
    n=1,
    stop=None,
    temperature=0.5,
)
print(response.choices[0].text)

上記のコードは、単純な翻訳タスクを実行します。 print ステートメントを使用して応答を端末に出力します。

結論:

この記事では、ChatGPT Python API に基づいた実用的なコード例をいくつか紹介しました。これらの例は、ChatGPT テクノロジを自然言語処理プロジェクトに迅速に統合し、開発効率を向上させ、時間を節約するのに役立ちます。 ChatGPT は非常に強力な自然言語処理機能を提供しており、開発者がより優れた自然言語処理アプリケーションを構築するのに役立ちます。

以上がChatGPT Python API 使用ガイド: 自然言語処理機能を迅速に統合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。