Panduan pembangunan pemalam ChatGPT Python: Tingkatkan keupayaan interaksi sembang

ChatGPT Panduan pembangunan pemalam Python: untuk meningkatkan keupayaan interaksi sembang, contoh kod khusus diperlukan

Pengenalan: #🎜🎜 #ChatGPT ialah model pemprosesan bahasa Semula jadi yang berkuasa telah membuktikan nilainya dalam banyak bidang aplikasi. Walau bagaimanapun, kadangkala kami mungkin perlu menyesuaikan lagi ChatGPT untuk memenuhi keperluan sembang tertentu. Panduan pembangunan pemalam ChatGPT Python akan menunjukkan kepada anda cara meningkatkan keupayaan interaksi sembang ChatGPT dengan membangunkan pemalam Artikel ini juga akan menyediakan contoh kod khusus untuk rujukan.

Langkah 1: Persediaan

Sebelum membangunkan pemalam ChatGPT, anda perlu memastikan bahawa pakej pergantungan berikut telah dipasang:

OpenAI's Modul gpt (boleh dipasang melalui perintah gpt pip install openai)
• Versi terkini Python3

Langkah 2: Cipta pemalam

Pertama, kita perlu Cipta kelas Python baharu untuk melaksanakan pemalam ChatGPT. Dalam kelas ini kita akan mentakrifkan kelakuan pemalam dan berinteraksi dengan model ChatGPT. Berikut ialah contoh pemalam mudah:

import openai

class MyChatPlugin:
    def __init__(self):
        self.model = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
                {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
                {"role": "user", "content": "Where was it played?"}
            ]
        )

    def generate_response(self, user_message):
        self.model.messages.append({"role": "user", "content": user_message})
        response = self.model.choices[0].message.get('content')
        self.model.messages.append({"role": "assistant", "content": response})
        return response

Dalam contoh ini, kami mula-mula mengimport modul openai dan kemudian mencipta kelas yang dipanggil "MyChatPlugin". Dalam pembina, kami memulakan model ChatGPT dan menentukan satu siri mesej sejarah sembang. Kemudian, kami mentakrifkan kaedah yang dipanggil "generate_response" untuk menjana respons daripada model ChatGPT.

Langkah 3: Menggunakan pemalam

Untuk menggunakan pemalam kami, kami perlu mencipta antara muka sembang supaya pengguna boleh berinteraksi dengan ChatGPT dan mendapat respons. Berikut ialah contoh antara muka sembang baris arahan mudah:

def main():
    plugin = MyChatPlugin()
    print("Welcome to ChatGPT!")
    while True:
        user_message = input("User: ")
        response = plugin.generate_response(user_message)
        print("ChatGPT: ", response)

if __name__ == "__main__":
    main()

Dalam contoh ini, kami mencipta fungsi bernama "utama", dan badan fungsi mula-mula membuat instantiate pemalam yang kami takrifkan sebelum "MyChatPlugin" dan kemudian memasuki gelung tak terhingga. Pada permulaan setiap gelung, kami menggesa pengguna untuk mesej dan menjana respons melalui pemalam, dan akhirnya mencetak respons kepada antara muka baris arahan.

Ringkasan:

Dengan menggunakan panduan pembangunan pemalam ChatGPT Python, kami boleh meningkatkan keupayaan interaksi sembang ChatGPT dengan mudah dan menyesuaikan tingkah laku model untuk senario sembang tertentu. Kami mencipta kelas pemalam dan menggunakan kelas ini untuk berinteraksi dengan model ChatGPT. Kami juga menyediakan contoh kod khusus untuk rujukan untuk membantu anda memahami dan menggunakan panduan pembangunan pemalam dengan lebih baik. Saya harap artikel ini dapat membantu anda mencapai kejayaan selanjutnya dalam aplikasi ChatGPT!

Atas ialah kandungan terperinci Panduan pembangunan pemalam ChatGPT Python: Tingkatkan keupayaan interaksi sembang. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!