ChatGPT 및 Python을 사용하여 대화 기록 분석을 구현하는 방법
소개:
인공 지능의 발전은 자연어 처리에 큰 혁신을 가져왔습니다. OpenAI의 ChatGPT 모델은 일관되고 합리적인 텍스트 응답을 생성할 수 있는 강력한 언어 생성 모델입니다. 이 기사에서는 ChatGPT 및 Python을 사용하여 대화 기록 분석을 구현하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
openai.ChatCompletion.create()
메서드를 사용하여 API에 연결합니다. 키와 대화 기록을 매개변수로 전달합니다. openai.ChatCompletion.create()
方法连接API。将密钥和对话历史作为参数传入。import openai openai.api_key = 'your_api_key' response = 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?"} ] )
response['choices'][0]['message']['content']
来获取。reply = response['choices'][0]['message']['content'] print(reply)
通过上述代码,即可将ChatGPT生成的回复打印输出。
role = 'assistant' # 需要分析的角色 role_history = [message['content'] for message in history if message['role'] == role] other_history = [message['content'] for message in history if message['role'] != role] role_prompt = " ".join(role_history) other_prompt = " ".join(other_history) response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": role, "content": role_prompt}, {"role": "user", "content": other_prompt}, {"role": "user", "content": "What is your opinion?"} ] )
上述代码中,我们使用几个变量(role
、role_history
、other_history
rrreee
API는 회신 기록을 전달할 수 있는 회신 개체를 반환합니다. response['choices'][0]['message'][ 'content']
를 얻습니다.
위 코드를 사용하면 ChatGPT에서 생성된 응답을 인쇄할 수 있습니다.
대화 내역 분석
대화 내역 분석은 대화의 다양한 참여자를 이해하고 상황에 따라 보다 포괄적인 응답을 제공하도록 설계되었습니다. Python에서는 다음 코드를 사용하여 이 목표를 달성할 수 있습니다. 🎜role
, role_history
, other_history)는 대화 기록을 분석할 캐릭터와 다른 캐릭터라는 두 부분으로 나눕니다. 두 부분을 각각 트리거 문으로 API에 전달하면 보다 포괄적인 응답을 얻을 수 있습니다. 🎜🎜결론: 🎜🎜ChatGPT와 Python을 사용하면 대화 기록 분석 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 대화 기록의 내용과 역할을 적절하게 조정함으로써 보다 정확하고 타겟화된 답변을 얻을 수 있습니다. 이 기술은 지능형 고객 서비스 및 가상 도우미와 같은 시나리오에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 🎜🎜언어 생성 모델로서 ChatGPT에는 생성된 콘텐츠가 부정확하고 편향될 수 있다는 점을 포함하여 여전히 몇 가지 잠재적인 문제가 있다는 점에 유의해야 합니다. 실제 적용에서는 생성된 응답이 기대치와 윤리 지침을 충족하는지 확인하기 위해 해당 조정 및 필터링이 필요합니다. 🎜위 내용은 ChatGPT 및 Python을 사용하여 대화 기록 분석을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!