


Gabungan sempurna ChatGPT dan Python: membina chatbot masa nyata
Gabungan sempurna ChatGPT dan Python: membina chatbot masa nyata
Pengenalan:
Dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, chatbots memainkan peranan yang semakin penting dalam pelbagai bidang. Chatbots boleh membantu pengguna memberikan bantuan segera dan diperibadikan sambil turut menyediakan perkhidmatan pelanggan yang cekap kepada perniagaan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan model ChatGPT OpenAI dan bahasa Python untuk mencipta robot sembang masa nyata dan memberikan contoh kod khusus.
1 Pengenalan kepada ChatGPT:
OpenAI's ChatGPT ialah model sembang berasaskan rangkaian saraf yang boleh menjana kandungan sembang dengan rasa konteks dan jawapan seperti manusia dengan melatih sejumlah besar data teks. ChatGPT ialah versi GPT-3 yang diperkecilkan, yang boleh dijalankan pada PC atau awan dan dipanggil melalui API. Ciri utama ChatGPT ialah ia boleh mengadakan perbualan dinamik dengan pengguna dan melaksanakan output masa nyata berdasarkan input pengguna.
2. Persediaan persekitaran:
Sebelum menggunakan ChatGPT dan Python untuk membina chatbot, kita perlu membuat beberapa persediaan persekitaran. Mula-mula, pastikan anda telah memasang versi terkini Python dan mengkonfigurasikan persekitaran pembangunan yang sesuai. Kedua, lawati laman web rasmi OpenAI dan daftar akaun untuk mendapatkan kunci API OpenAI.
3. Pasang perpustakaan bergantung:
Untuk menggunakan ChatGPT dalam Python, kita perlu memasang beberapa perpustakaan bergantung. Buka terminal dan laksanakan arahan berikut untuk memasang:
pip install openai pip install python-dotenv
4. Tulis kod:
Sebelum mula menulis kod, kita perlu mencipta fail .env untuk menyimpan kunci API kami. Buat fail bernama ".env" dalam direktori akar projek dan tambahkan kunci API padanya.
Seterusnya, kami menulis skrip Python untuk melaksanakan sambungan dan fungsi sembang dengan ChatGPT. Berikut ialah contoh mudah:
import os from dotenv import load_dotenv import openai # 加载.env文件中的API密钥 load_dotenv() api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') openai.api_key = api_key # 定义函数,实现与ChatGPT的交互 def talk_to_chatbot(message): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=message, temperature=0.7, max_tokens=100 ) return response.choices[0].text.strip() # 主程序 while True: user_input = input("用户输入:") if user_input.lower() == 'exit': break bot_response = talk_to_chatbot(user_input) print("聊天机器人:", bot_response)
Dalam kod di atas, kami mula-mula memuatkan kunci API dalam fail .env dan menetapkannya kepada api_key openai. Kemudian, kami menentukan fungsi talk_to_chatbot, yang mengambil input pengguna sebagai parameter dan memanggil kaedah Completion.create ChatGPT untuk berinteraksi. Respons yang dikembalikan oleh fungsi mengandungi jawapan chatbot, yang kami ekstrak dan cetak ke konsol.
Akhir sekali, kami menggunakan gelung tak terhingga dalam program utama untuk menunggu input pengguna. Apabila pengguna memasuki "keluar", program ditamatkan.
5. Jalankan kod:
Selepas melengkapkan penulisan kod, kami boleh melaksanakan skrip dan berbual dalam masa nyata dengan ChatGPT. Jalankan arahan berikut dalam terminal:
python chatbot.py
Kemudian anda boleh memasukkan sebarang teks untuk bercakap dengan chatbot. Apabila anda perlu keluar, hanya taip "keluar".
6. Pengembangan dan Pengoptimuman:
Kod contoh di atas hanyalah demonstrasi mudah, dan masih terdapat banyak ruang untuk pengembangan dan pengoptimuman. Sebagai contoh, modul yang melakukan analisis semantik input pengguna boleh ditambah untuk meningkatkan ketepatan dan kecerdasan chatbot. Selain itu, kami juga boleh menggunakan pengaturcaraan berbilang benang atau asynchronous untuk meningkatkan kelajuan tindak balas chatbot supaya ia boleh mengendalikan input daripada berbilang pengguna pada masa yang sama.
Kesimpulan:
Dengan menggunakan gabungan model OpenAI ChatGPT dan bahasa Python, kami boleh membina chatbot masa nyata dengan mudah. Robot sembang mempunyai prospek aplikasi yang luas dalam pelbagai bidang Saya percaya bahawa melalui pengoptimuman dan pengembangan berterusan, kami boleh membina robot sembang yang lebih pintar dan praktikal untuk menyediakan pengguna dengan perkhidmatan yang diperibadikan dan cekap.
Atas ialah kandungan terperinci Gabungan sempurna ChatGPT dan Python: membina chatbot masa nyata. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Tidak, MySQL tidak dapat menyambung terus ke SQL Server. Tetapi anda boleh menggunakan kaedah berikut untuk melaksanakan interaksi data: Gunakan middleware: data eksport dari MySQL ke format pertengahan, dan kemudian mengimportnya ke SQL Server melalui middleware. Menggunakan Pangkalan Data Pangkalan Data: Alat perniagaan menyediakan antara muka yang lebih mesra dan ciri -ciri canggih, pada dasarnya masih dilaksanakan melalui middleware.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.
