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Guide de développement du plug-in Python ChatGPT : pour améliorer la fonction d'interaction par chat, des exemples de code spécifiques sont nécessaires
Introduction :
ChatGPT est un puissant modèle de robot de chat lancé par OpenAI, qui peut réaliser une interaction de dialogue homme-machine. Afin d'améliorer encore les fonctionnalités de ChatGPT, l'équipe OpenAI permet aux développeurs de personnaliser les plug-ins pour améliorer les capacités interactives du chatbot. Cet article explique comment développer un plug-in Python pour ChatGPT et fournit des exemples de code spécifiques.
1. Préparations au développement du plug-in
Installez ChatGPT : Tout d'abord, assurez-vous d'avoir installé la bibliothèque ChatGPT d'OpenAI. Vous pouvez installer la dernière version en utilisant la commande pip :
pip install openai
2. Créez le plug-in ChatGPT
Importez les modules requis :
Tout d'abord, importez les modules nécessaires pour développer le plug-in ChatGPT.
import openai import json
Initialiser ChatGPT :
Ensuite, initialisez le modèle ChatGPT à l'aide de la clé API.
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
Définir la fonction du plugin :
Créez une fonction pour étendre les fonctionnalités de ChatGPT. Cette fonction reçoit le texte saisi par l'utilisateur, appelle le modèle ChatGPT et renvoie la réponse du bot.
def chat_with_plugin(input_text): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=input_text, max_tokens=100, temperature=0.7 ) return response.choices[0].text.strip()
3. Testez le plug-in ChatGPT
Vous pouvez maintenant utiliser la fonction du plug-in définie ci-dessus pour les tests. Voici un exemple simple :
user_input = "你好,我是一个开发者" bot_response = chat_with_plugin(user_input) print(bot_response)
4. Développement ultérieur du plug-in - Mettre à jour les fonctions du plug-in en utilisant le contexte
:
Afin d'améliorer la cohérence conversationnelle de ChatGPT, les informations contextuelles peuvent être utilisées comme entrée. Voici un exemple de fonction de plugin modifiée :
def chat_with_plugin(input_text, context=None): if context: prompt = f"{context} User: {input_text}" else: prompt = input_text response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=100, temperature=0.7 ) if context: response_text = response.choices[0].text.strip() bot_response = response_text[len(context):].strip() else: bot_response = response.choices[0].text.strip() return bot_response
Test de la fonction du plugin avec le contexte :
Maintenant, vous pouvez utiliser les informations de contexte pour les tests. Voici un exemple :
context = "早上打了一场激烈的篮球比赛" user_input = "我感觉累得不行" bot_response = chat_with_plugin(user_input, context) print(bot_response)
Conclusion :
Grâce à des plug-ins personnalisés, nous pouvons étendre davantage les fonctionnalités de ChatGPT et fournir des interactions de chatbot plus intelligentes et personnalisées. Cet article décrit comment développer un plug-in Python pour ChatGPT et fournit des exemples de code spécifiques à titre de référence. Les développeurs peuvent en outre essayer différentes fonctions et optimisations de plug-in sur cette base. Je vous souhaite de développer d'autres excellents plug-ins ChatGPT !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!