也許所有智慧聊天機器人都是下圖這種實作想法?
先透過程式碼(不限語言)去取得聊天內容,其次把聊天內容傳給AI後台,最後把拿到的AI回复,原路傳給聊天介面。
在這個過程中,問題的困難有:
如何取得聊天內容;
如何呼叫AI回覆;
如何正確的自動回覆。
在開發的過程中你會發現,其中最後一項:如何正確每一次對話是最難的。
下載PyOfficeRobot
pip install PyOfficeRobot
1行程式碼,實作微信機器人ChatGPT
import PyOfficeRobot PyOfficeRobot.chat.chat_by_gpt(who='程序员', api_key='你的api_key')
#上面只列出了2個參數:
who='程式設計師':必填,你想要智慧回覆的人;
api_key='你的api_key':必填,你自己的ChatGPT
#其實在方法內部還有一系列參數,不過我們的專案主要給小白使用,我都給填了預設值,如果你是專業開發,可以參考下面的說明,去修改一下。 (來自OpenAI官網)
completions = openai.Completion.create( engine=model_engine, prompt=prompt, max_tokens=max_tokens, # 生成结果时的最大 tokens 数。平均一个汉字是 2 个 tokens,text-davinci-003 最多是 4000 个 tokens,也就是 2000 个汉字左右 n=n, stop=stop, temperature=temperature, # 控制结果的随机性,如果希望结果更有差异性 0.9,或者希望有固定结果可以尝试 0.0 top_p=top_p, # 一个可用于代替 temperature 的参数,对应机器学习中 nucleus sampling,如果设置 0.1 意味着只考虑构成前 10% 概率质量的 tokens frequency_penalty=frequency_penalty, # 控制字符的重复度,取值为 -2.0 ~ 2.0 之间的数字 presence_penalty=presence_penalty # 控制主题的重复度,取值为 -2.0 ~ 2.0 之间的数字 )
以上是用一行Python程式碼實現ChatGPT與微信機器人的連結:的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!