Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Gabungan sempurna ChatGPT dan Python: membina chatbot masa nyata

Gabungan sempurna ChatGPT dan Python: membina chatbot masa nyata

Oct 28, 2023 am 08:37 AM
python chatgpt chatbot

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
Salin selepas log masuk

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)
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

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!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Hadidb: Pangkalan data yang ringan dan berskala mendatar di Python Hadidb: Pangkalan data yang ringan dan berskala mendatar di Python Apr 08, 2025 pm 06:12 PM

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.

Kaedah Navicat untuk melihat kata laluan pangkalan data MongoDB Kaedah Navicat untuk melihat kata laluan pangkalan data MongoDB Apr 08, 2025 pm 09:39 PM

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).

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

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

Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi MySQL untuk aplikasi beban tinggi? Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi MySQL untuk aplikasi beban tinggi? Apr 08, 2025 pm 06:03 PM

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: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

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.

Cara Menggunakan AWS Glue Crawler dengan Amazon Athena Cara Menggunakan AWS Glue Crawler dengan Amazon Athena Apr 09, 2025 pm 03:09 PM

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.

Bolehkah mysql menyambung ke pelayan SQL Bolehkah mysql menyambung ke pelayan SQL Apr 08, 2025 pm 05:54 PM

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.

Cara memulakan pelayan dengan redis Cara memulakan pelayan dengan redis Apr 10, 2025 pm 08:12 PM

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.

See all articles