Guide de développement du plugin Python ChatGPT : les secrets d'une expérience de chat personnalisée

Guide de développement du plug-in ChatGPT Python : Le secret d'une expérience de chat personnalisée

Introduction :
Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, le traitement du langage naturel joue un rôle de plus en plus important dans les applications pratiques. En tant que modèle de dialogue basé sur le deep learning, ChatGPT présente un grand potentiel dans le service client automatisé, les robots de chat, etc. Cet article expliquera comment utiliser Python pour développer un plug-in ChatGPT afin d'améliorer l'expérience de chat de l'utilisateur en ajoutant des fonctions personnalisées. L'article sera combiné avec des exemples de code pour aider les lecteurs à mieux comprendre et appliquer.

Table des matières :

1. Introduction à ChatGPT
2. Présentation du développement du plug-in
3. Installer le plug-in Python ChatGPT
4. Développer le plug-in : logique de réponse personnalisée
5. Test du plug-in : conversation avec ChatGPT
6. Résumé et Outlook
7. Introduction à ChatGPT
   ChatGPT est développé par Un chatbot basé sur GPT (modèle génératif de pré-formation) développé par OpenAI. Il est pré-entraîné sur d’énormes quantités de données textuelles et est capable de générer des réponses conversationnelles réalistes. Le principal avantage de ChatGPT est sa capacité à traiter des questions ouvertes sans avoir besoin de prédéfinir un nombre spécifique de tours ou de limites de conversation.
8. Présentation du développement du plug-in
   Le plug-in ChatGPT est un moyen d'étendre les fonctionnalités de ChatGPT. En développant des plug-ins, nous pouvons ajouter une logique personnalisée pour obtenir des réponses et des réponses personnalisées. Le plug-in se compose d'une logique de déclenchement et de traitement. Lorsque les conditions de déclenchement sont remplies, ChatGPT appellera la logique de traitement du plug-in pour répondre.

9. Installez le plug-in Python ChatGPT
   Avant de commencer le développement du plug-in, nous devons installer la bibliothèque Python de ChatGPT et exécuter la commande suivante dans la ligne de commande :

   pip install openai

10. Développer le plug-in : logique de réponse personnalisée
    Tout d’abord, nous devons définir la condition de déclenchement du plug-in. Par exemple, nous pouvons déclencher des plug-ins en fonction de mots-clés saisis par l'utilisateur ou d'un contexte de conversation spécifique. Voici un exemple de code simple qui montre comment définir une condition de déclenchement :

    def trigger_condition(user_input, context):
     # 用户输入包含关键词"问候"
     return "问候" in user_input
    
    # 注册插件触发器
    def setup_plugins():
     chatgpt.add_plugin(trigger_condition, my_plugin_handler)

Ensuite, nous devons définir la logique de traitement. La fonction de traitement du plug-in reçoit les entrées de l'utilisateur et le contexte de conversation transmis par ChatGPT, et renvoie la réponse générée par le plug-in. Voici un exemple de fonction qui montre comment écrire une logique de traitement :

def my_plugin_handler(user_input, context):
    # 判断用户是否提问候
    if "你好" in user_input:
        return "你好！有什么可以帮助你的吗？"
    elif "天气" in user_input:
        # 调用天气API获取实时天气
        response = requests.get("https://api.weather.com/getWeather")
        weather_data = response.json()
        return f"当前天气：{weather_data['temperature']}℃"
    else:
        # 默认回答
        return "抱歉，我还无法回答您的问题"

# 注册插件处理逻辑
def setup_plugins():
    chatgpt.add_plugin(trigger_condition, my_plugin_handler)

5. Test du plugin : Parler à ChatGPT
   Maintenant, nous pouvons tester la fonctionnalité du plugin ChatGPT. En utilisant la bibliothèque ChatGPT Python, nous pouvons parler à ChatGPT. Ce qui suit est un exemple de code simple qui montre comment avoir une conversation avec ChatGPT et utiliser un plug-in pour fournir une réponse personnalisée :

   import openai
   
   # 设置API密钥
   openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
   
   # 创建ChatGPT实例
   chatgpt = openai.ChatCompletion.create(
     model="gpt-3.5-turbo",
     messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
     ]
   )
   
   # 添加插件
   setup_plugins()
   
   # 进行对话
   while True:
    user_input = input("User: ")
    chatgpt.messages.append({"role": "user", "content": user_input})
    response = chatgpt.choices[0].message["content"]
    print("ChatGPT: " + response)

6. Résumé et Outlook
   Cet article présente comment utiliser Python pour développer un plug-in pour ChatGPT pour améliorer les utilisateurs en ajoutant une expérience de chat avec logique de réponse personnalisée. J'espère que cet article pourra aider les lecteurs à mieux comprendre et appliquer le processus de développement du plug-in ChatGPT. Avec l'avancement continu de la technologie, nous pouvons nous attendre à davantage de fonctions et de scénarios d'application du plug-in ChatGPT. Bon développement !

Nombre total de mots : 799

Remarque : en raison de la limite de mots, cet article ne peut fournir que quelques exemples de code, et les lecteurs peuvent les améliorer en fonction de la situation réelle. Pour des exemples de code complets et des guides de développement plus détaillés, veuillez vous référer à la documentation officielle et à l'exemple de code d'OpenAI.

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