如何在chatGPT Python API中啟用上下文管理？

官方案例：

# Note: you need to be using OpenAI Python v0.27.0 for the code below to work
import openai
 
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?"}
    ]
)

雖然已經給出了格式，但是沒有很詳細的說明，可能對於高階開發者一看就懂了，但是我還是想以更口水的方式講解一下這個上下文管理。

先看一下我一個簡單的程式碼（還沒有啟用上下文管理）：

import openai
 
openai.api_key = "你的sk-key"
 
msg = [{"role": "user", "content": "你好chatGPT"}]
 
# 结构化数据并进行提交
completion = openai.ChatCompletion.create(
                # max_tokens = inf # 默认inf 最大令牌数
                presence_penalty = 1, # 惩罚机制，-2.0 到 2.0之间，默认0，数值越小提交的重复令牌数越多，从而能更清楚文本意思
                frequency_penalty = 1, # 意义和值基本同上，默认0，主要为频率
                temperature = 1.0,  # 温度 0-2之间，默认1  调整回复的精确度使用
                n = 1,  # 默认条数1
                user = ids,    # 用户ID，用于机器人区分不同用户避免多用户时出现混淆
                model = "gpt-3.5-turbo",    # 这里注意openai官方有很多个模型
                messages = msg
            )
 
value = completion.choices[0].message.content    # chatGPT返回的数据

這是一個最基本的結構，其中參數model和messages是必須要有的兩個形參。

加入上下文管理的程式碼：

import openai
 
openai.api_key = "你的sk-key"
 
msg = [{"role": "system", "content": "你的名字叫玖河AI,你是一个插件，你的开发者是玖河."},
        {"role": "user", "content": "你好chatGPT"},
        {"role": "assistant", "content": "您好，有什么需要我帮忙的问题吗？"},
        {"role": "user", "content": "我的名字叫高启强，我的妹妹叫高启兰，我们是兄妹关系。记住了吗？"}
        {"role": "assistant", "content": "好的，您叫高启强，您的妹妹叫高启兰，是亲兄妹关系。谢谢您提供信息让我更了解你们~"},
        {"role": "user", "content": "你现在在哪里？"},
        {"role": "assistant", "content": "作为一款智能Ai助手，我并没有实际的位置。我只是在云端中运行，在等待用户输入指令时保持睡眠状态。"},
        {"role": "user", "content": "我的妹妹是谁？"},
        {"role": "assistant", "content": "您之前告诉我，您的妹妹叫高启兰。"},
        {"role": "user", "content": "你的名字叫什么？"},
        {"role": "assistant", "content": "我的名字叫玖河AI是一个叫玖河的开发者开发的插件"}
        ]
 
# 结构化数据并进行提交
completion = openai.ChatCompletion.create(
                # max_tokens = inf # 默认inf 最大令牌数
                presence_penalty = 1, # 惩罚机制，-2.0 到 2.0之间，默认0，数值越小提交的重复令牌数越多，从而能更清楚文本意思
                frequency_penalty = 1, # 意义和值基本同上，默认0，主要为频率
                temperature = 1.0,  # 温度 0-2之间，默认1  调整回复的精确度使用
                n = 1,  # 默认条数1
                user = ids,    # 用户ID，用于机器人区分不同用户避免多用户时出现混淆
                model = "gpt-3.5-turbo",    # 这里注意openai官方有很多个模型
                messages = msg
            )
 
value = completion.choices[0].message.content    # chatGPT返回的数据

下方啟用上下文管理的資料結構和沒有啟用的資料結構略有不同：

① system 代表系統設定（也就是告訴chatGPT他的角色）

② user 表示用戶

③ assistant 表示GPT的回覆

有幾個點要跟大家說一下，避免踩坑！

一、msg數據的儲存建議使用資料庫形式進行儲存，優點是能持久數據，並且調取數據的時候也非常方便，因為我剛開始只想用json來儲存，但是折騰了很久還是放棄了，缺點是不方便儲存和調取，因為你需要考慮到不同的用戶他們下面的會話是不一樣的。

二、要注意的是，提交的資料結構順序必須是從上到下的資料結構，不然chatGPT會混淆錯亂，system可以沒有，如果你想讓它一直保持這個設定的話，那在每次提交的時候在第一個列表元素中加入system的資料就可以。

三、還有一個重要的點：提交的這些數據都會計算進tokens裡麵包括chatGPT回复的時候（最多4096個tokens），如果你想讓上下文管理能記憶更多的語料，那麼在提交資料的時候就盡可能的增加你們之間對話的內容（同時會更快的消耗你的tokens）。

四、截止2023年3月14日前：chatGPT的會員價格為20美元/月 ，tokens按量收費。通俗的說就是想手機卡一樣，每個月有月租，通話另外計費。 chatGPT Plus會員的好處就是速度能更快，並且穩定，白嫖版的也能用，就是速度會慢一些而且不穩定容易掛掉。

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