chatGPT Python API에서 컨텍스트 관리를 활성화하는 방법은 무엇입니까?
공식 사례:
# Note: you need to be using OpenAI Python v0.27.0 for the code below to work import openai 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?"} ] )
형식이 나와있지만 자세한 설명은 없습니다. 고급 개발자라면 한 눈에 이해하기 쉬울 수도 있지만, 그래도 이 컨텍스트 관리를 좀 더 말로 설명하고 싶습니다. .
먼저 간단한 코드를 살펴보겠습니다(컨텍스트 관리는 아직 활성화되지 않았습니다):
import openai openai.api_key = "你的sk-key" msg = [{"role": "user", "content": "你好chatGPT"}] # 结构化数据并进行提交 completion = openai.ChatCompletion.create( # max_tokens = inf # 默认inf 最大令牌数 presence_penalty = 1, # 惩罚机制,-2.0 到 2.0之间,默认0,数值越小提交的重复令牌数越多,从而能更清楚文本意思 frequency_penalty = 1, # 意义和值基本同上,默认0,主要为频率 temperature = 1.0, # 温度 0-2之间,默认1 调整回复的精确度使用 n = 1, # 默认条数1 user = ids, # 用户ID,用于机器人区分不同用户避免多用户时出现混淆 model = "gpt-3.5-turbo", # 这里注意openai官方有很多个模型 messages = msg ) value = completion.choices[0].message.content # chatGPT返回的数据
이것은 가장 기본적인 구조로, 매개변수 모델과 메시지가 두 개의 필수 형식 매개변수입니다.
컨텍스트 관리 추가를 위한 코드:
import openai openai.api_key = "你的sk-key" msg = [{"role": "system", "content": "你的名字叫玖河AI,你是一个插件,你的开发者是玖河."}, {"role": "user", "content": "你好chatGPT"}, {"role": "assistant", "content": "您好,有什么需要我帮忙的问题吗?"}, {"role": "user", "content": "我的名字叫高启强,我的妹妹叫高启兰,我们是兄妹关系。记住了吗?"} {"role": "assistant", "content": "好的,您叫高启强,您的妹妹叫高启兰,是亲兄妹关系。谢谢您提供信息让我更了解你们~"}, {"role": "user", "content": "你现在在哪里?"}, {"role": "assistant", "content": "作为一款智能Ai助手,我并没有实际的位置。我只是在云端中运行,在等待用户输入指令时保持睡眠状态。"}, {"role": "user", "content": "我的妹妹是谁?"}, {"role": "assistant", "content": "您之前告诉我,您的妹妹叫高启兰。"}, {"role": "user", "content": "你的名字叫什么?"}, {"role": "assistant", "content": "我的名字叫玖河AI是一个叫玖河的开发者开发的插件"} ] # 结构化数据并进行提交 completion = openai.ChatCompletion.create( # max_tokens = inf # 默认inf 最大令牌数 presence_penalty = 1, # 惩罚机制,-2.0 到 2.0之间,默认0,数值越小提交的重复令牌数越多,从而能更清楚文本意思 frequency_penalty = 1, # 意义和值基本同上,默认0,主要为频率 temperature = 1.0, # 温度 0-2之间,默认1 调整回复的精确度使用 n = 1, # 默认条数1 user = ids, # 用户ID,用于机器人区分不同用户避免多用户时出现混淆 model = "gpt-3.5-turbo", # 这里注意openai官方有很多个模型 messages = msg ) value = completion.choices[0].message.content # chatGPT返回的数据
컨텍스트 관리가 활성화된 다음 데이터 구조는 컨텍스트 관리가 활성화되지 않은 데이터 구조와 약간 다릅니다.
① 시스템은 시스템 설정을 나타냅니다(즉, chatGPT에게 자신의 역할을 알려줍니다)
② 사용자는 사용자
3 어시스턴트가 GPT의 답변을 말했습니다
함정을 피하기 위해 모든 사람에게 언급해야 할 몇 가지 사항이 있습니다!
1. 메시지 데이터를 데이터베이스 형식으로 저장하는 것이 좋습니다. 처음에는 json을 사용하여 저장하려고 했기 때문에 데이터를 유지할 수 있고 데이터를 검색하는 것도 매우 편리하다는 것이 장점입니다. 하지만 오랜 시간 고민 끝에 포기하게 되었습니다. 단점은 사용자마다 세션이 다르다는 점을 고려해야 하기 때문에 저장과 검색이 불편하다는 것입니다.
둘째, 제출된 데이터 구조의 순서는 위에서 아래로 이루어져야 합니다. 그렇지 않으면 chatGPT가 이 설정을 유지하려는 경우 시스템이 혼란스러울 필요가 없습니다. 제출하면 첫 번째 목록 요소에 시스템 데이터를 추가하기만 하면 됩니다.
셋째, 또 다른 중요한 점이 있습니다. 제출된 데이터는 chatGPT 응답을 포함한 토큰(최대 4096개 토큰)으로 계산됩니다. 컨텍스트 관리에서 더 많은 말뭉치를 기억하도록 하려면 가능하면 데이터를 제출할 때 대화 내용을 최대한 많이 포함하세요(또한 토큰이 더 빨리 소모됩니다).
4. 2023년 3월 14일 이전: chatGPT 멤버십 가격은 월 US$20이며 토큰은 수량에 따라 청구됩니다. 평신도 입장에서는 휴대폰 카드와 같습니다. 월 사용료가 있고 통화 요금은 별도로 청구됩니다. chatGPT Plus 회원이 되면 속도가 더 빠르고 안정적이라는 장점이 있지만, 무료 버전도 사용할 수 있지만 속도가 느리고 불안정하며 충돌이 발생하기 쉽습니다.
위 내용은 chatGPT Python API에서 컨텍스트 관리를 활성화하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

VS 코드 확장은 악의적 인 코드 숨기기, 취약성 악용 및 합법적 인 확장으로 자위하는 등 악성 위험을 초래합니다. 악의적 인 확장을 식별하는 방법에는 게시자 확인, 주석 읽기, 코드 확인 및주의해서 설치가 포함됩니다. 보안 조치에는 보안 인식, 좋은 습관, 정기적 인 업데이트 및 바이러스 백신 소프트웨어도 포함됩니다.

Centos Nginx를 설치하려면 다음 단계를 수행해야합니다. 개발 도구, PCRE-DEVEL 및 OPENSSL-DEVEL과 같은 종속성 설치. nginx 소스 코드 패키지를 다운로드하고 압축을 풀고 컴파일하고 설치하고 설치 경로를/usr/local/nginx로 지정하십시오. nginx 사용자 및 사용자 그룹을 만들고 권한을 설정하십시오. 구성 파일 nginx.conf를 수정하고 청취 포트 및 도메인 이름/IP 주소를 구성하십시오. Nginx 서비스를 시작하십시오. 종속성 문제, 포트 충돌 및 구성 파일 오류와 같은 일반적인 오류는주의를 기울여야합니다. 캐시를 켜고 작업자 프로세스 수 조정과 같은 특정 상황에 따라 성능 최적화를 조정해야합니다.

VS Code는 Full Name Visual Studio Code로, Microsoft가 개발 한 무료 및 오픈 소스 크로스 플랫폼 코드 편집기 및 개발 환경입니다. 광범위한 프로그래밍 언어를 지원하고 구문 강조 표시, 코드 자동 완료, 코드 스 니펫 및 스마트 프롬프트를 제공하여 개발 효율성을 향상시킵니다. 풍부한 확장 생태계를 통해 사용자는 디버거, 코드 서식 도구 및 GIT 통합과 같은 특정 요구 및 언어에 확장을 추가 할 수 있습니다. VS 코드에는 코드에서 버그를 신속하게 찾아서 해결하는 데 도움이되는 직관적 인 디버거도 포함되어 있습니다.
