ChatGPT와 Python을 사용하여 콘텐츠 생성 및 추천 기능을 구현하는 방법
소개:
인공 지능 기술의 급속한 발전으로 ChatGPT(Chat Generative Adversarial Network)는 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있는 강력한 모델이 되었습니다. . Python 프로그래밍 언어의 지원으로 ChatGPT를 사용하여 콘텐츠 생성 및 추천 기능을 포함한 다양하고 흥미로운 애플리케이션을 구현할 수 있습니다. 이 기사에서는 ChatGPT와 Python을 사용하여 이 기능을 수행하는 방법을 소개하고 코드 예제를 제공합니다.
pip install openai
import openai openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
이제 ChatGPT를 사용하여 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. openai.Completion.create()
메서드를 호출하고 요청된 대화가 포함된 JSON 매개변수를 전달합니다. 다음은 질문과 답변 쌍을 생성하는 예입니다. openai.Completion.create()
方法,并传入包含要求的对话的JSON参数。以下是一个生成问答对的例子:
response = openai.Completion.create( engine='text-davinci-003', prompt='Q: What is the meaning of life? A:', temperature=0.7, max_tokens=100 ) answer = response.choices[0].text.strip() print(answer)
在上面的例子中,我们使用了ChatGPT模型的text-davinci-003
版本,给出了一个问题(Question)并留空(Prompt)以供填写答案。回应(Response)是通过调试response.choices[0].text.strip()
movies = [ { 'title': 'The Shawshank Redemption', 'genre': 'Drama', 'rating': 9.3, 'director': 'Frank Darabont' }, { 'title': 'The Godfather', 'genre': 'Crime', 'rating': 9.2, 'director': 'Francis Ford Coppola' }, # more movies... ]
text-davinci-003
버전을 사용하여 질문(Question)을 주고 그대로 두었습니다. 공백(프롬프트)을 클릭하여 답을 입력하세요. response.choices[0].text.strip()
을 디버깅하여 응답(Response)을 얻습니다. def recommend_movie(user_preference): prompt = f"User preference: {user_preference} Recommended movie:" response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, temperature=0.7, max_tokens=100 ) recommended_movie = response.choices[0].text.strip() return recommended_movie user_preference = 'I like action movies with a rating above 8.0' recommended_movie = recommend_movie(user_preference) print(recommended_movie)
rrreee
위 코드에서 사용자는 선호도 정보를 제공합니다(예: "나는 평점 8.0 이상인 액션 영화를 좋아합니다"). 이를 ChatGPT의 입력으로 사용하고 ChatGPT를 호출하여 추천 결과를 생성합니다.
결론:
위 내용은 ChatGPT 및 Python을 사용하여 콘텐츠 생성 및 추천 기능을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!