当使用OpenAI的GPT模型,我们可以使用其提供的createChatCompletion函数,来快速生成一个聊天机器人的模型。本文将介绍如何使用createChatCompletion函数来构建聊天机器人的过程。
1. 下载OpenAI-Python库
在本地安装OpenAI Python库,主要使用到该库中的createChatCompletion函数。
pip install openai
2. 连接OpenAI API
在使用OpenAI服务前,需要从其官网上获取Access Token,然后将Access Token转换为API Key,才能使用它提供的API服务。以下是如何连接OpenAI API的一个实例:
import openai_secret_manager
import openai
assert "openai" in openai_secret_manager.get_services()
secrets = openai_secret_manager.get_secret("openai")
# 设置OpenAI-Credential
openai.api_key = secrets["api_key"]
在以上代码中,我们从OpenAI Secret Manager获取到了OpenAI的Access Token,并使用该Access Token构建了API Key。然后设置API Key到OpenAI SDK Library中的api_key属性中,以便使用OpenAI API服务。
3. 使用openai.Completion.create来创建聊天模型
使用createChatCompletion函数时,主要需要指定以下三个参数:
- engine: 设置OpenAI的模型,在使用createChatCompletion函数前,需要先从OpenAI API的站点上查询OpenAI支持的模型。从而指定使用哪个模型作为聊天的generator。
- prompt:用于指定生成文本前给定的原始文本,可以简单的理解为生成文本的前缀。供模型更好的给出响应。
- temperature:生成文本的温度,值越大,创造性就越高,但输出更加多样化和随机。
接下来,我们通过一个例子来演示,如何使用OpenAI的createChatCompletion函数来生成聊天机器人。其中,我们使用engine为“text-davinci-002”,temperature为0.7。
# 指定聊天模型
engine = "text-davinci-002"
# 指定生成文本前的原始文本
prompt = "Hello, how are you today?"
# 配置生成温度
temperature = 0.7
# 使用openai.Completion.create创建聊天记录
response = openai.Completion.create(
engine=engine,
prompt=prompt,
max_tokens=60,
n=1,
stop=None,
temperature=temperature,
)
# 输出聊天记录
print(response.choices[0].text)
以上代码,使用OpenAI generate函数,生成聊天记录。打印出来的结果类似于:
I'm good, how are you doing today? Anything new? Any fun plans for this weekend?
接下来,我们再通过一个实例来演示如何使用OpenAI的createChatCompletion函数来生成一只机器人的对话。
# 设置机器人的引擎
engine = "text-davinci-002"
# 设置生成温度
temperature = 0.7
# 开始对话
while True:
# 提示输入
prompt = input("You: ")
# 模型生成回复
response = openai.Completion.create(
engine=engine,
prompt=prompt,
max_tokens=60,
n=1,
stop=None,
temperature=temperature,
)
# 输出回复
print(f"AI: {response.choices[0].text}")
以上代码中,我们将使用createChatCompletion生成AI的响应,并将其打印出来。程序将始终等待用户输入一个新的对话,AI将使用createChatCompletion生成回复。
这就是如何使用createChatCompletion函数构建OpenAI聊天机器人的攻略。
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