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如何利用ChatGPT和Python實現自動問答功能

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Oct 25, 2023 am 08:32 AM

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如何利用ChatGPT和Python實現自動問答功能

#引言：
隨著自然語言處理和人工智慧的快速發展，自動問答系統成為各個領域中的熱門應用程式之一。透過使用ChatGPT和Python，我們可以快速實現一個自動問答系統，從而提供高效的問答服務。本文將介紹如何利用ChatGPT和Python實現自動問答功能，並提供對應的程式碼範例。

背景：
ChatGPT是由OpenAI開發的基於大規模預訓練的語言模型，它能夠根據輸入的上下文產生流暢的語言輸出。結合Python程式語言，我們可以透過建立一個簡單的使用者接口，實現一個基於ChatGPT的自動問答系統。

步驟：
以下是實作自動問答功能的基本步驟：

安裝依賴：
首先，我們需要安裝Python的依賴函式庫，包括OpenAI的Pyhton套件（openai）以及其他的相關庫。可以使用pip指令來安裝它們。
設定API金鑰：
在OpenAI官方網站上申請API金鑰，並將其設定為環境變數中的一個值。
建立問答函數：
我們可以建立一個Python函數來呼叫ChatGPT，並根據使用者的問題進行回答。以下是一個簡單的實例：

import openai

def get_answer(question):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=question,
        max_tokens=100,
        temperature=0.7,
        n=1,
        stop=None,
        settings={
            "enable_snippets": False,
            "enable_suggest": True
        }
    )
    return response.choices[0].text.strip()

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在這個範例中，我們使用了openai.Completion.create方法來呼叫ChatGPT。根據使用者提供的問題，ChatGPT將產生一個回答，並將其作為字串傳回。

建立使用者介面：
接下來，我們可以利用Python的Web框架（如Flask或Django）來建立一個使用者接口，使得使用者可以透過網頁或API呼叫來與自動問答系統互動。

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/ask', methods=['POST'])
def ask_question():
    data = request.json
    question = data.get('question')
    answer = get_answer(question)
    return jsonify({'answer': answer})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

登入後複製

這是一個使用Flask框架來建立的簡單範例。使用者可以透過發送一個POST請求到/ask路由，並傳遞一個包含問題的JSON資料。伺服器將使用get_answer函數來取得答案，並將其作為JSON回應傳回給使用者。

已部署並測試：
將程式碼部署到一個伺服器上，並確保伺服器上的依賴庫已安裝。透過存取使用者介面的URL，測試自動問答系統是否正常運作。

總結：
透過結合ChatGPT和Python，我們可以快速實現一個自動問答系統。透過使用OpenAI的Python套件來呼叫ChatGPT，以及利用Python的Web框架來建立使用者接口，使用者可以方便地向系統提問，並獲得對應的答案。此外，可以根據實際需求對程式碼進行適當的調整和擴展，以提供更強大和個人化的自動問答服務。

參考文獻：