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ChatGPT Python API 使用ガイド: パーソナライズされたチャット プッシュの実装
はじめに:
今日のインターネット時代では、パーソナライズされたサービスに対する人々の需要が高まっています。 ChatGPT は、クリップボード モデルに基づく自然言語処理モデルであり、パーソナライズされたチャット プッシュ システムの実装に非常に適しています。この記事では、ChatGPT の Python API を使用してこの目標を達成する方法を説明し、具体的なコード例を示します。
1. 準備:
ChatGPT ライブラリのインストール: まず、ChatGPT ライブラリをインストールする必要があります。 pip ツールを使用して次のコマンドを実行してインストールできます:
pip install openai
2. ChatGPT Python API の使用:
ChatGPT の Python API を使用すると、ユーザー入力とシステム プロンプトを含むリストを送信することで ChatGPT の応答を取得できます。以下は、ChatGPT Python API を使用してパーソナライズされたチャット プッシュを実装するコード例です。
import openai def get_chat_response(user_input, system_prompt, api_key): openai.api_key = api_key chat_log = system_prompt + user_input response = openai.Completion.create( engine="davinci-codex", prompt=chat_log, temperature=0.7, max_tokens=150, top_p=1.0, frequency_penalty=0.0, presence_penalty=0.0 ) chat_reply = response.choices[0].text.strip().split(' ')[0] return chat_reply # 示例系统提示和用户输入 system_prompt = "系统:今天你想聊点什么呢?" user_input = "用户:我想了解最近的天气情况。" # 调用ChatGPT API获取回复 api_key = "YOUR_API_KEY" response = get_chat_response(user_input, system_prompt, api_key) # 输出聊天回复 print(f"ChatGPT回复:{response}")
上記のコード例では、最初に get_chat_response
という名前の関数を定義します。システム プロンプトはパラメータとして取得され、ChatGPT の応答が返されます。次に、システム プロンプトとユーザー入力を設定し、get_chat_response
関数を呼び出して応答を取得します。最後に、ChatGPT の応答をコンソールに出力します。
ChatGPT Python API を使用する場合、ChatGPT モデルの生成動作を制御するには、温度 (温度)、トークンの最大数 (max_tokens) などのパラメーターを渡す必要があることに注意してください。実際のニーズに応じて調整できます。
3. 結論:
この記事では、ChatGPT の Python API を使用してパーソナライズされたチャット プッシュを実装する方法を紹介します。この記事で提供されているコード例に従うことで、独自の ChatGPT アプリケーションを簡単に構築し、個人のニーズに合わせてカスタマイズできます。独自のチャット プッシュ システムの実装が成功することを祈っています。
(注: この記事ではコード例のみを提供し、すべての詳細や例外処理については説明しません。実際のアプリケーションでは、必要に応じてさらに改善し、デバッグしてください。)
以上がChatGPT Python API 使用ガイド: パーソナライズされたチャット プッシュの実装の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。