So verwenden Sie ChatGPT und Python, um eine automatische Frage- und Antwortfunktion zu implementieren

So verwenden Sie ChatGPT und Python zur Implementierung der automatischen Frage- und Antwortfunktion

Einführung:
Mit der rasanten Entwicklung der Verarbeitung natürlicher Sprache und der künstlichen Intelligenz sind automatische Frage- und Antwortsysteme zu einer der beliebtesten Anwendungen in verschiedenen Bereichen geworden. Durch die Verwendung von ChatGPT und Python können wir schnell ein automatisches Frage- und Antwortsystem implementieren, um effiziente Frage- und Antwortdienste bereitzustellen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit ChatGPT und Python die automatische Frage- und Antwortfunktion implementieren, und entsprechende Codebeispiele bereitstellen.

Hintergrund:
ChatGPT ist ein groß angelegtes vorab trainiertes Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde und in der Lage ist, basierend auf dem Kontext der Eingabe eine flüssige Sprachausgabe zu generieren. In Kombination mit der Programmiersprache Python können wir durch die Einrichtung einer einfachen Benutzeroberfläche ein automatisches Frage- und Antwortsystem auf Basis von ChatGPT implementieren.

Schritte:
Die folgenden sind die grundlegenden Schritte zum Implementieren der automatischen Frage- und Antwortfunktion:

1. Abhängigkeiten installieren:
   Zuerst müssen wir die abhängigen Bibliotheken von Python installieren, einschließlich des Python-Pakets von OpenAI (openai) und anderer verwandter Bibliotheken. Sie können mit dem Befehl pip installiert werden.
2. API-Schlüssel festlegen:
   Bewerben Sie sich auf der offiziellen OpenAI-Website für den API-Schlüssel und legen Sie ihn als Wert in der Umgebungsvariablen fest.
3. Q&A-Funktion erstellen:
   Wir können eine Python-Funktion erstellen, um ChatGPT aufzurufen und die Fragen des Benutzers zu beantworten. Das Folgende ist ein einfaches Beispiel:

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()

In diesem Beispiel verwenden wir die Methode openai.Completion.create, um ChatGPT aufzurufen. Basierend auf der vom Benutzer gestellten Frage generiert ChatGPT eine Antwort und gibt sie als Zeichenfolge zurück. openai.Completion.create方法来调用ChatGPT。根据用户提供的问题，ChatGPT将生成一个回答，并将其作为字符串返回。

4. 构建用户接口：
   接下来，我们可以利用Python的Web框架（如Flask或Django）来构建一个用户接口，使得用户可以通过网页或API调用来与自动问答系统交互。

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)

这是一个使用Flask框架来构建的简单示例。用户可以通过发送一个POST请求到/ask路由，并传递一个包含问题的JSON数据。服务器将使用get_answer

Benutzeroberfläche erstellen:
Als nächstes können wir das Web-Framework von Python (wie Flask oder Django) verwenden, um eine Benutzeroberfläche zu erstellen, damit Benutzer über Webseiten mit dem automatischen Frage- und Antwortsystem interagieren können oder API-Aufrufe Interaktion.
5. 
   rrreee
Dies ist ein einfaches Beispiel, das mit dem Flask-Framework erstellt wurde. Benutzer können dies tun, indem sie eine POST-Anfrage an die Route /ask senden und JSON-Daten mit der Frage übergeben. Der Server verwendet die Funktion get_answer, um die Antwort abzurufen und sie als JSON-Antwort an den Benutzer zurückzugeben.


Bereitstellen und testen:

Stellen Sie den Code auf einem Server bereit und stellen Sie sicher, dass die abhängigen Bibliotheken auf dem Server installiert sind. Testen Sie, ob das automatische Frage- und Antwortsystem ordnungsgemäß funktioniert, indem Sie auf die URL der Benutzeroberfläche zugreifen.

Zusammenfassung:
• Durch die Kombination von ChatGPT und Python können wir schnell ein automatisches Frage- und Antwortsystem implementieren. Durch die Verwendung des Python-Pakets von OpenAI zum Aufrufen von ChatGPT und die Verwendung des Web-Frameworks von Python zum Erstellen der Benutzeroberfläche können Benutzer problemlos Fragen an das System stellen und entsprechende Antworten erhalten. Darüber hinaus kann der Code entsprechend den tatsächlichen Anforderungen entsprechend angepasst und erweitert werden, um leistungsfähigere und personalisiertere automatische Frage- und Antwortdienste bereitzustellen.
• Referenzen:

OpenAI Python-Paketdokumentation: https://github.com/openai/openai-python

🎜Flask-Dokumentation: https://flask.palletsprojects.com/🎜🎜🎜Oben erfahren Sie, wie Sie ChatGPT verwenden und Eine Übersicht und spezifische Codebeispiele zur Implementierung der automatischen Frage- und Antwortfunktion in Python. Ich hoffe, dieser Artikel ist hilfreich für Sie und wünsche Ihnen viel Erfolg bei der Entwicklung automatischer Frage- und Antwortsysteme! 🎜

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