


Kerjasama tersirat antara ChatGPT dan Python: menjadikan chatbots dwibahasa dalam bahasa Cina dan Inggeris
Kerjasama tersirat ChatGPT dan Python: menjadikan chatbot menyokong dwibahasa Cina dan Inggeris
Pengenalan:
Baru-baru ini, OpenAI melancarkan model pemprosesan bahasa semula jadi yang berkuasa-ChatGPT. Model ini mempunyai pemahaman semantik dan keupayaan penjanaan yang kuat serta boleh mengadakan perbualan semula jadi dan lancar dengan orang ramai. Walau bagaimanapun, ChatGPT pada mulanya hanya menyokong bahasa Inggeris, dan sokongan untuk bahasa Cina masih kurang. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan kod Python untuk membolehkan ChatGPT menyokong perbualan dwibahasa dalam bahasa Cina dan Inggeris.
Pengetahuan latar belakang:
Sebelum kita bermula, kita perlu memahami dua perpustakaan Python utama: OpenAI dan GoogleTrans. OpenAI ialah syarikat yang bertanggungjawab untuk pembangunan dan keluaran model ChatGPT, dan GoogleTrans ialah perpustakaan Python yang mudah untuk melaksanakan keupayaan terjemahan teks.
Langkah 1: Pasang perpustakaan bergantung
Pertama, kita perlu memasang dua perpustakaan Python: OpenAI dan GoogleTrans. Buka terminal dan masukkan arahan berikut untuk memasang dua perpustakaan ini:
pip install openai pip install googletrans==4.0.0-rc1
Langkah 2: Tetapkan kunci API
Untuk menggunakan model ChatGPT, kita perlu mendapatkan kunci API OpenAI. Sila lawati laman web rasmi OpenAI dan buat akaun. Dalam tetapan akaun anda akan menemui kunci API anda. Salin kunci ini ke dalam kod Python anda untuk kegunaan kemudian.
Langkah 3: Buat contoh ChatGPT
Seterusnya, kami akan menggunakan perpustakaan Python OpenAI untuk mencipta tika ChatGPT. Kod khusus adalah seperti berikut:
import openai openai.api_key = "your-api-key" def chat_with_gpt(text): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=text, max_tokens=100, n=1, stop=None, temperature=0.7 ) return response.choices[0].text.strip()
Kod di atas akan mencipta contoh ChatGPT menggunakan kunci API yang anda berikan dan mentakrifkan fungsi chat_with_gpt untuk bercakap dengan model ChatGPT.
Langkah 4: Tambahkan fungsi terjemahan Cina dan Inggeris
Memandangkan model ChatGPT pada masa ini hanya menyokong bahasa Inggeris, kami perlu menyediakan fungsi terjemahan Cina dan Inggeris untuk penukaran lancar semasa perbualan. Kami akan menggunakan pustaka GoogleTrans untuk melaksanakan fungsi ini. Berikut ialah contoh kod:
from googletrans import Translator translator = Translator(service_urls=['translate.google.com']) def translate(text, dest='en'): translated_text = translator.translate(text, dest=dest) return translated_text.text
Kod di atas akan mencipta contoh penterjemah dan mentakrifkan fungsi terjemah untuk menterjemah teks input ke dalam bahasa yang ditentukan.
Langkah 5: Tulis program utama
Kini, kita boleh menulis program utama untuk merealisasikan fungsi dialog dwibahasa dalam bahasa Cina dan Inggeris. Kod khusus adalah seperti berikut:
def main(): while True: user_input = input("User: ") translated_input = translate(user_input, dest='en') gpt_response = chat_with_gpt(translated_input) translated_response = translate(gpt_response, dest='zh-CN') print("ChatGPT: " + translated_response) if __name__ == "__main__": main()
Kod di atas akan memasuki gelung tak terhingga, dan pengguna boleh memasukkan maklumat dan berbual dengan ChatGPT. Input pengguna akan diterjemahkan ke dalam bahasa Inggeris dan kemudian dihantar ke model ChatGPT untuk diproses. Respons ChatGPT akan diterjemahkan kembali ke bahasa Cina dan kemudian dicetak pada skrin.
Ringkasan:
Dengan menggunakan model ChatGPT, perpustakaan OpenAI dan GoogleTrans, kami berjaya melaksanakan chatbot perbualan dwibahasa Cina dan Inggeris. Contoh mudah ini menunjukkan kepada kita kerjasama tersirat antara Python dan model kecerdasan buatan, dan memberi inspirasi kepada kita untuk terus mengembangkan dan mengembangkan potensi kecerdasan buatan.
Atas ialah kandungan terperinci Kerjasama tersirat antara ChatGPT dan Python: menjadikan chatbots dwibahasa dalam bahasa Cina dan Inggeris. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual