


Panduan Penggunaan API ChatGPT Python: Melaksanakan Balasan Sembang Diperibadikan
Panduan Penggunaan API ChatGPT Python: Melaksanakan Balasan Sembang Peribadi
Pengenalan:
ChatGPT ialah model pemprosesan bahasa semula jadi OpenAI yang berkuasa yang boleh digunakan untuk melaksanakan sistem dialog manusia-komputer. Dalam artikel ini, saya akan memperkenalkan anda cara menggunakan ChatGPT melalui API Python dan memberikan contoh kod khusus untuk membantu anda melaksanakan respons sembang yang diperibadikan.
1. Penyediaan:
Sebelum anda bermula, anda perlu memastikan sistem anda telah memasang perpustakaan OpenAI Anda boleh memasangnya melalui arahan berikut:
pip install openai
Kemudian, anda memerlukan akaun OpenAI dan dapatkan Kunci API yang sah. untuk mengakses ChatGPT.
2. Sembang menggunakan API Python:
Selepas mendapatkan kunci API, kita boleh menggunakan API Python untuk bersembang. Pertama, kita perlu mengimport perpustakaan yang diperlukan:
import openai
Seterusnya, kita perlu menetapkan kunci API, yang boleh dilakukan oleh:
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
Kemudian, kita boleh menentukan fungsi untuk interaksi sembang:
def chatGPT(query): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=query, max_tokens=50, temperature=0.6, n=1, stop=None, frequency_penalty=0.0, presence_penalty=0.0 ) return response.choices[0].text.strip()
Dalam kod di atas , kami menggunakan enjin text-davinci-003 dan menetapkan beberapa parameter untuk melaraskan kualiti dan gaya balasan. Anda boleh menyesuaikannya mengikut keperluan anda.
Akhir sekali, kita boleh berbual dengan memanggil fungsi chatGPT:
while True: query = input("您:") if query == "退出": break response = chatGPT(query) print("ChatGPT:", response)
Kod ini akan menerima input pengguna dalam gelung dan output balasan ChatGPT sehingga pengguna memasuki "keluar".
3. Contoh senario aplikasi:
ChatGPT boleh digunakan pada banyak senario, seperti robot perkhidmatan pelanggan, pembantu pintar, dll. Berikut ialah contoh mudah untuk menunjukkan cara melaksanakan robot pertanyaan cuaca:
def chatGPT_weather(query): if "天气" in query: location = query.replace("天气", "").strip() response = "正在查询{}的天气...".format(location) # 调用天气相关API else: response = chatGPT(query) return response while True: query = input("您:") if query == "退出": break response = chatGPT_weather(query) print("ChatGPT:", response)
Melalui kod di atas, kami mentakrifkan fungsi bernama chatGPT_weather untuk mengendalikan isu berkaitan cuaca. Apabila soalan yang dimasukkan oleh pengguna mengandungi "cuaca", kami akan mengeluarkan maklumat lokasi dan memanggil API pertanyaan cuaca yang sepadan untuk mendapatkan maklumat cuaca. Jika soalan yang dimasukkan oleh pengguna tidak melibatkan cuaca, ChatGPT terus dipanggil untuk membalas.
Kesimpulan:
Melalui OpenAI's ChatGPT dan API Python, kami boleh melaksanakan respons sembang yang diperibadikan dengan mudah dan menyesuaikan bot sembang kami sendiri mengikut keperluan kami. Saya harap panduan ini berguna dan saya doakan anda berjaya dalam proses pembangunan anda!
Atas ialah kandungan terperinci Panduan Penggunaan API ChatGPT Python: Melaksanakan Balasan Sembang Diperibadikan. 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

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

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