使用 openai chatgpt api 创建您的第一个程序 [新手指南]-ag凯发k8国际

下面介绍如何使用 openai chatgpt ai 开发您的第一个 python 程序并创建聊天机器人助手。

革命性的、易于使用的人工智能chatgpt”现在作为 api提供给开发者使用。 openai 宣布模型 ( ) 现在可用于您的定制产品和ag凯发k8国际的解决方案。成本也超级实惠。

gpt-3.5-turbo

该模型目前与 whisper api 一起提供,后者也用于文本到语音的ag凯发k8国际的解决方案。该 api 目前具有以下功能:

  • 创建自定义对话代理和机器人。
  • 为你编写 python 代码
  • 起草电子邮件或您想要的任何文件
  • 您可以将你当前的产品/应用程序/服务或软件与消费者的自然语言界面集成在一起。
  • 语言翻译服务
  • 做多门学科的导师
  • 模拟视频游戏角色

如果您打算试用 api 并开始使用,这里有一份简单的指南,其中包含有关如何使用它的分步说明。

确保你有一个 openai 帐户。如果您没有账户请访问此页面并创建一个帐户。

创建帐户后,生成您的帐户独有的 api 密钥。访问此页面并创建一个新的密钥。

本指南使用 python 编程语言来使用 openai api 密钥。您可以使用 java 或任何其他语言来使用它。

首先,确保你在 linux 或 windows 中安装了 python。如果没有,请按照以下指南安装 python。如果您使用的是 ubuntu 等现代 linux 发行版,则应该已经安装了 python。

安装好 python 后,确保 pip 在 linux 发行版中可用。运行以下命令来安装它。对于 windows,您应该已经将它作为 python 安装的一部分。

ubuntu , debian

sudo apt install python3-pip

fedora、rhel、centos

sudo dnf install python3-pip

arch linux

sudo pacman - s python-pip

您在上述步骤中创建的 api 密钥,您可以直接在程序中使用它。但不推荐。

最佳做法是从文件或系统的环境变量中使用它。

对于 windows,设置一个path任意名称的变量,例如“api-key”。并添加键值。

对于 linux,使用 root 权限打开文件并添加密钥。例如:/etc/environment

api-key=""

对于基于文件的密钥访问,请在您的代码中使用以下语句:

openai.api_key_path =

对于代码中的直接访问(不推荐),您可以在代码中使用以下语句:

openai.api_key="your key here"

注意:如果身份验证失败,openai api 会抛出以下错误。您需要验证您的密钥值、路径和其他参数以进行更正:openai.error.authenticationerror: no api key provided

最后一步是为 openai 安装 python 库。打开终端或命令窗口并使用以下命令安装 openai api。

pip install openai

在此阶段,您已准备好编写您的第一个程序的开发环境

openai api 提供了多种接口模式。例如“聊天补全”、“代码补全”、“图像生成”等。在本指南中,我将使用 api 的“聊天补全”功能。使用它,我们可以创建一个简单的对话聊天机器人。

首先,您需要导入 openai 库。您可以在 python 程序中使用以下语句来完成此操作。

import openai

按照此声明,您应该确保启用您的 api 密钥。您可以通过上述任何方式进行操作。

openai.api_key="your key here"openai.api_key="your environment variable"openai.api_key_path =

openai 聊天 api 的基本功能如下。该函数采用多个 json 格式的参数。参数主要是"role"和"content"

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?"} ] )

解释

role:有效值为“system”、“user”、“assistant”

system:指示 api 如何行为。基本上它是 openai 的主要提示。

user:你想问的问题。它是单个或多个对话中的用户输入。它可以是多行文本。

assistant:当你编写一段对话时,你需要使用这个角色来附加响应。以便 api 记住讨论的内容。

注意:在一条消息中,您可以发送多个角色。上面代码片段中显示的行为、您的问题和历史记录。

让我们定义一个数组来保存 openai 的整个消息。然后向用户显示提示并接受system指令。

messages = []system_message = input("what type of chatbot you want me to be?")messages.append({"role":"system","content":system_message})

设置完成后,再次提示用户有关对话的更多问题。您可以使用 python 输入功能(或任何其他文件输入方法)并设置content为 角色user。

print("alright! i am ready to be your friendly chatbot" "n" "you can now type your messages.")message = input("")messages.append({"role":"user","content": message})

在此阶段,您已准备好数组并将基本 json 输入到 openai api。现在,您需要做的就是使用创建的 json 调用“chat completion”服务的create函数。

response=openai.chatcompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=messages)

现在,您可以打印响应或解析它以获得正确的格式。响应采用 json 格式。输出响应提供“ choices”数组。响应在message具有值的 json 对象下提供content。

对于这个例子,我们可以读取 choices 数组中的第一个对象并读取内容。

reply = response["choices"][0]["message"]["content"]print(reply)

最后,api为你输出回答。

您可以从您最喜欢的 python ide或直接从命令行运行代码。

python openaidemo.py

这是一个正确的对话输出。

这是上面演示中使用的完整代码。

import openaiopenai.api_key=""messages = []system_message = input("what type of chatbot you want me to be?")messages.append({"role":"system","content":system_message})print("alright! i am ready to be your friendly chatbot" "n" "you can now type your messages.")message = input("")messages.append({"role":"user","content": message})response=openai.chatcompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=messages)reply = response["choices"][0]["message"]["content"]print(reply)

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