


Panduan Penggunaan API ChatGPT Python: Sepadukan dengan pantas keupayaan pemprosesan bahasa semula jadi
ChatGPT ialah salah satu teknologi pemprosesan bahasa semula jadi yang sangat popular baru-baru ini. Ia berdasarkan model GPT-3 terkini daripada OpenAI Labs dan mempunyai keupayaan pemprosesan bahasa semula jadi yang berkuasa. Jika anda sedang membangunkan projek tentang pemprosesan bahasa semula jadi, maka ChatGPT akan menjadi perkhidmatan API yang sangat berguna. Artikel ini akan memperkenalkan cara mengintegrasikan API Python ChatGPT dalam projek anda dan menyediakan beberapa kod sampel untuk membantu anda mula menggunakan ChatGPT.
Pasang ChatGPT Python API
Mula-mula, anda perlu mendaftar akaun dari laman web rasmi dan kemudian merekodkan kunci API yang diberikan kepada anda. Anda boleh menggunakan kunci untuk mengakses semua perkhidmatan API, termasuk ChatGPT. Seterusnya, anda perlu memasang Python dan pengurus pakej pip, jika anda belum melakukannya.
Memasang ChatGPT Python API adalah sangat mudah. Hanya jalankan arahan berikut dalam terminal:
pip install openai
Ini akan memuat turun dan memasang kebergantungan yang diperlukan dan melengkapkan pemasang.
Menguji Sambungan API
Setelah API dipasang, kami perlu mengesahkan sama ada kami boleh mewujudkan sambungan dengan perkhidmatan API. Untuk melakukan ini, anda perlu menyediakan kunci API dalam kod python dan kemudian jalankan kod contoh asas.
import openai openai.api_key = "YOUR_SECRET_API_KEY" response = openai.Completion.create( engine="davinci", # 推荐使用该引擎,因为它是最强大的 prompt="Hello, my name is", max_tokens=5 ) print(response.choices[0].text)
Kod di atas akan mengembalikan frasa. Ini menunjukkan bahawa API boleh berjaya menyambung. Kini, kita boleh pergi lebih mendalam lagi dengan keupayaan pemprosesan bahasa semula jadi ChatGPT.
Perbualan menggunakan ChatGPT
ChatGPT membolehkan kami menggunakan teks yang dijana untuk mensimulasikan perbualan antara orang. Ia boleh menjana jawapan, komen dan cadangan sama seperti perbualan manusia. Untuk mensimulasikan perbualan, kami perlu menyediakan coretan teks pendek sebagai gesaan, yang akan digunakan oleh ChatGPT untuk menjana balasan. Berikut ialah templat kod asas:
import openai openai.api_key = "YOUR_SECRET_API_KEY" user_prompt = input("User says: ") chat_log = "" while True: # 发送用户的提示聊天 prompt = (chat_log + 'User: ' + user_prompt + ' AI:') # 定义机器人回复的长度 response = openai.Completion.create( engine="davinci", prompt=prompt, max_tokens=50, n=1, stop=None, temperature=0.5, ) # 提取机器人回复,并将其添加到聊天日志 message = response.choices[0].text.strip() chat_log = prompt + message + " " # 显示机器人回复和等待用户再次输入 print("AI:", message) user_prompt = input("User says: ")
Kod di atas menggunakan gesaan yang dimasukkan pengguna untuk mensimulasikan perbualan lengkap dengan bot. Dalam coretan kod ini, kami telah menambah gelung sementara untuk mensimulasikan perbualan yang lengkap. Bot menggunakan ChatGPT untuk menjana jawapan dan menambahkannya pada log. Bot kemudian akan mencetak jawapan dan menunggu pengguna memasukkan gesaan sekali lagi. Gelung ini akan berjalan sehingga pengguna memasukkan "bye" atau "goodbye". Ambil perhatian bahawa kod templat ini boleh memperhalusi respons dengan menukar bilangan maksimum token, suhu robot, perkataan henti dan parameter lain.
Gunakan ChatGPT untuk tugas pemprosesan bahasa semula jadi yang lain
ChatGPT bukan sahaja boleh digunakan untuk perbualan, tetapi juga untuk banyak tugas pemprosesan bahasa semula jadi lain, termasuk terjemahan bahasa, klasifikasi teks, tafsiran kata nama, ringkasan, dsb. Di bawah ialah contoh kod yang menterjemah teks kepada bahasa tertentu.
import openai openai.api_key = "YOUR_SECRET_API_KEY" translation = "Hello, how are you doing today?" response = openai.Completion.create( engine="davinci", prompt=f"Translate from English to Spanish: {translation}", max_tokens=100, n=1, stop=None, temperature=0.5, ) print(response.choices[0].text)
Kod di atas akan melaksanakan tugas terjemahan mudah. Ia menggunakan pernyataan cetakan untuk mengeluarkan respons kepada terminal.
Kesimpulan:
Dalam artikel ini, kami memperkenalkan beberapa contoh kod praktikal berdasarkan API Python ChatGPT. Contoh ini boleh membantu anda menyepadukan teknologi ChatGPT dengan cepat dalam projek pemprosesan bahasa semula jadi anda, sambil meningkatkan kecekapan pembangunan dan menjimatkan masa. ChatGPT menyediakan keupayaan pemprosesan bahasa semula jadi yang sangat berkuasa, yang boleh membantu pembangun membina aplikasi pemprosesan bahasa semula jadi yang lebih baik.
Atas ialah kandungan terperinci Panduan Penggunaan API ChatGPT Python: Sepadukan dengan pantas keupayaan pemprosesan bahasa semula jadi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

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.


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

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

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

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa