ChatGPT PHP 기술 분석: 사전 학습된 모델을 사용하여 지능형 채팅 애플리케이션을 구축하는 방법
오늘날 정보화 시대에 지능형 채팅 애플리케이션은 일상 생활과 비즈니스 분야에서 없어서는 안 될 부분이 되었습니다. 스마트 채팅 애플리케이션은 사용자가 자연어로 의사소통하는 데 도움이 되며 질문과 제안에 대한 실시간 답변을 제공할 수 있습니다. 최근 오픈 소스 ChatGPT 프로젝트는 지능형 채팅 애플리케이션을 구축하는 효과적인 방법을 제공합니다. 이 기사에서는 사전 학습된 모델과 결합된 PHP 프로그래밍 언어를 사용하여 지능형 채팅 애플리케이션을 구축하는 방법을 자세히 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
먼저 ChatGPT가 무엇인지, 어떻게 작동하는지 이해해야 합니다. ChatGPT는 OpenAI가 개발한 사전 학습 모델로, 대규모 코퍼스를 기반으로 학습되며 인간의 언어를 이해하고 의미 있는 답변을 생성하는 능력을 갖추고 있습니다. ChatGPT를 사용하면 이를 애플리케이션에 통합하여 스마트 챗봇으로 만들 수 있습니다.
다음으로 PHP에서 ChatGPT를 사용하는 방법을 살펴보겠습니다. 먼저 OpenAI에서 공식적으로 제공하는 Python 패키지를 설치하고 Python 가상 환경을 만들어야 합니다. 명령줄에서 다음 명령을 실행하세요.
python -m venv chatgpt-env source chatgpt-env/bin/activate pip install openai
필요한 모든 종속성 패키지를 설치한 후 OpenAI API 키를 가져와야 합니다. OpenAI 공식 웹사이트에 등록하고 API 키를 받으세요. 나중에 사용할 수 있도록 openai_key.txt
라는 파일에 키를 저장하세요. openai_key.txt
的文件中,以备后用。
下一步,我们将使用PHP来调用Python代码。在PHP中,我们可以使用shell_exec
函数执行在命令行中运行的Python脚本。首先,我们创建一个PHP文件,命名为chatgpt.php
,然后我们编写以下代码:
<?php $text = $_GET['text']; // 调用Python代码 $result = shell_exec("python chatgpt.py "$text""); // 输出回复信息 echo $result; ?>
在上述代码中,我们使用shell_exec
函数调用了一个名为chatgpt.py
的Python脚本,并传入用户输入的文本信息作为参数。然后,我们将Python脚本返回的结果作为回复信息输出。
接下来,我们编写Python脚本chatgpt.py
,用于与ChatGPT进行交互。以下是示例代码:
import openai # 读取API密钥 with open('openai_key.txt', 'r') as file: api_key = file.read().replace(' ', '') # 设置OpenAI API密钥 openai.api_key = api_key # 聊天模型ID model_id = 'gpt-3.5-turbo' # 获取用户输入的文本 input_text = input() # 发送请求给ChatGPT模型 response = openai.Completion.create( engine=model_id, prompt=input_text, max_tokens=50 ) # 提取回复 reply = response.choices[0].text.strip() # 输出回复 print(reply)
在上述代码中,我们首先读取之前保存的API密钥,然后设置OpenAI的API密钥。然后,我们定义了使用的ChatGPT模型的ID,即gpt-3.5-turbo
。接下来,我们从用户输入中获取文本,并将其作为prompt传递给ChatGPT模型。最后,我们从模型返回的结果中提取回复,并将其打印出来。
这样,我们就可以在PHP中通过执行shell_exec("python chatgpt.py "$text"")
shell_exec
함수를 사용하여 명령줄에서 실행되는 Python 스크립트를 실행할 수 있습니다. 먼저 chatgpt.php
라는 PHP 파일을 생성한 후 다음 코드를 작성합니다. rrreee
위 코드에서는shell_exec
함수를 사용하여 파일명 chatgpt.py
의 Python 스크립트이며, 사용자가 입력한 텍스트 정보를 매개변수로 전달합니다. 그런 다음 Python 스크립트에서 반환된 결과를 응답 정보로 출력합니다. 🎜🎜다음으로 ChatGPT와 상호작용하기 위해 Python 스크립트 chatgpt.py
를 작성합니다. 다음은 샘플 코드입니다. 🎜rrreee🎜 위 코드에서는 앞서 저장한 API 키를 먼저 읽어온 후, OpenAI의 API 키를 설정합니다. 그런 다음 사용된 ChatGPT 모델의 ID인 gpt-3.5-turbo
를 정의합니다. 다음으로 사용자 입력에서 텍스트를 가져와 ChatGPT 모델에 프롬프트로 전달합니다. 마지막으로 모델이 반환한 결과에서 응답을 추출하여 인쇄합니다. 🎜🎜이런 방식으로 PHP에서 shell_exec("python chatgpt.py "$text"")
를 실행하여 ChatGPT 모델을 호출하고 지능형 챗봇으로부터 응답을 받을 수 있습니다. 🎜🎜요약하자면, 이 기사에서는 PHP 및 ChatGPT 사전 훈련된 모델을 사용하여 지능형 채팅 애플리케이션을 구축하는 방법을 소개합니다. 사전 훈련된 모델과 프로그래밍 언어를 결합함으로써 지능형 응답 기능을 갖춘 챗봇을 쉽게 구축할 수 있습니다. 독자들이 이 기사의 지침을 사용하여 ChatGPT 기술을 더 자세히 탐색 및 적용하고 보다 흥미롭고 실용적인 응용 프로그램을 만들 수 있기를 바랍니다. 🎜위 내용은 ChatGPT PHP 기술 분석: 사전 학습된 모델을 사용하여 지능형 채팅 애플리케이션을 구축하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!