前言
ChatGPT 是一个基于 GPT-2 模型的人工智能聊天机器人,它可以进行智能对话,同时还支持 Python 编程语言的运行,可以通过 API 接口进行调用。本文将介绍如何使用 ChatGPT 运行 Python 代码,并提供一个实际代码案例。
ChatGPT 简介
ChatGPT 是一个可以与人进行智能对话的人工智能聊天机器人,它基于 GPT-2 模型开发。GPT-2 是 OpenAI 公司开发的一种基于深度学习的自然语言处理模型,它能够生成高质量的文章、诗歌、故事等,同时还能够进行智能对话。ChatGPT 利用 GPT-2 模型进行自然语言理解和生成,可以与用户进行流畅的对话。
ChatGPT 接口
ChatGPT 提供了 API 接口,可以通过 HTTP 请求向 ChatGPT 发送消息并接收机器人的回复。发送的消息必须使用 JSON 格式,包含以下字段:
python
{
"message": "你好"
}
接收到的机器人的回复也是一个 JSON 字符串,包含以下字段:
python
{
"message": "你好呀!"
}
其中,message 字段表示回复的文本内容。
ChatGPT Python SDK
为了方便使用 ChatGPT,我们还提供了一个 Python SDK。可以通过 pip 安装:
python
pip install chatgpt
安装完成后,可以通过以下代码进行测试:
python
from chatgpt import ChatGPT
chatbot = ChatGPT()
response = chatbot.get_response("你好")
print(response)
这段代码会向 ChatGPT 发送一个消息:"你好",并输出机器人的回复。
ChatGPT Python 示例代码
下面我们来介绍一个实际的 ChatGPT Python 示例代码。这个代码会向 ChatGPT 发送用户输入的问题,然后调用一个外部的 API 获取答案,最后将答案发送给用户。
首先,我们需要导入必要的依赖:
python
import json
import requests
from chatgpt import ChatGPT
然后,我们需要定义 ChatGPT 的 API 地址和 API Key:
python
CHATGPT_API_URL = "http://api.chatgpt.com/message"
CHATGPT_API_KEY = "YOUR_API_KEY_HERE"
接着,我们需要定义一个函数,用来向外部的 API 发送问题并获取答案:
python
def get_answer(question):
API_URL = "https://api.openai.com/v1/engine/davinci-codex/search"
API_KEY = "YOUR_API_KEY_HERE"
prompt = f"What is the answer to the question: {question}?"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
}
data = {
"model": "davinci-codex-2022-06-23",
"prompt": prompt,
"max_tokens": 30,
"temperature": 0,
"n": 1,
"stop": [".", "?", "!"],
}
response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data).json()
answer = response["data"][0]["answer"]["text"].strip()
return answer
这个函数使用了 OpenAI 的 GPT-3 模型,接收一个问题作为输入,调用 API 获取答案,并返回答案。
最后,我们需要定义一个主函数,用来接收用户的输入,向 ChatGPT 发送问题,并获取答案:
python
def main():
chatbot = ChatGPT(api_url=CHATGPT_API_URL, api_key=CHATGPT_API_KEY)
while True:
question = input("> ")
response = chatbot.get_response(question)
answer = get_answer(response)
print(answer)
这个主函数使用一个循环,等待用户输入问题。每次接收到问题后,它会向 ChatGPT 发送问题,并获取机器人的回复。然后,它会调用 get_answer() 函数获取答案,并将答案输出到控制台。
最后,我们需要在程序末尾调用主函数:
python
if __name__ == "__main__":
main()
这个程序的完整代码如下:
python
import json
import requests
from chatgpt import ChatGPT
CHATGPT_API_URL = "http://api.chatgpt.com/message"
CHATGPT_API_KEY = "YOUR_API_KEY_HERE"
def get_answer(question):
API_URL = "https://api.openai.com/v1/engine/davinci-codex/search"
API_KEY = "YOUR_API_KEY_HERE"
prompt = f"What is the answer to the question: {question}?"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
}
data = {
"model": "davinci-codex-2022-06-23",
"prompt": prompt,
"max_tokens": 30,
"temperature": 0,
"n": 1,
"stop": [".", "?", "!"],
}
response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data).json()
answer = response["data"][0]["answer"]["text"].strip()
return answer
def main():
chatbot = ChatGPT(api_url=CHATGPT_API_URL, api_key=CHATGPT_API_KEY)
while True:
question = input("> ")
response = chatbot.get_response(question)
answer = get_answer(response)
print(answer)
if __name__ == "__main__":
main()
总结
这个程序使用 ChatGPT 进行智能对话,并使用 OpenAI 的 GPT-3 模型获取答案。你可以将 YOUR_API_KEY_HERE 替换成你自己的 API Key,运行这个程序,进行测试。