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ChatGPT和Python的结合:构建智能问答聊天机器人

王林

王林

发布时间:2023-10-26 12:19:59

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来源于php中文网

原创

chatgpt和python的结合:构建智能问答聊天机器人

ChatGPT和Python的结合:构建智能问答聊天机器人

引言:
随着人工智能技术的不断发展,聊天机器人已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。ChatGPT是由OpenAI开发的一种先进的自然语言处理模型,它可以生成流畅、具有上下文的文本响应。而Python作为一种强大的编程语言,可以用于编写聊天机器人的后端代码以及与ChatGPT进行集成。本文将介绍如何使用Python和ChatGPT构建智能问答聊天机器人,并提供具体的代码示例。

一、安装和配置所需库
首先,我们需要安装Python的相关库,包括OpenAI的GPT模型库和自然语言工具包NLTK。可以使用pip命令来进行安装:

pip install openai nltk

安装完成后,我们还需要下载NLTK的一些必要资源。在Python交互式环境中执行以下代码:

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

import nltk
nltk.download('punkt')

二、准备ChatGPT模型
OpenAI提供了预先训练好的ChatGPT模型,我们可以直接下载并使用。首先,在OpenAI网站上注册一个账号,并获取API密钥。然后,使用以下代码将密钥保存到环境变量中:

import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_api_key"

接下来,我们可以使用OpenAI提供的Python SDK来调用ChatGPT模型。示例代码如下:

佳蓝智能应答系统
佳蓝智能应答系统

类似智能机器人程序,以聊天对话框的界面显示,通过输入问题、或点击交谈记录中的超链接进行查询,从而获取访客需要了解的资料等信息。系统自动保留用户访问信息及操作记录。后台有详细的设置和查询模块。适用领域:无人职守的客服系统自助问答系统智能机器人开发文档、资源管理系统……基本功能:设置对话界面的显示参数设置各类展示广告根据来访次数显示不同的欢迎词整合其他程序。

下载
import openai

response = 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?"}
    ]
)

answer = response['choices'][0]['message']['content']
print(answer)

在这个例子中,我们向模型发送了一个问题和一个回答,并等待模型生成响应。最后,我们从响应中提取出最佳答案并打印出来。

三、构建聊天机器人的后端代码
以上只是一个简单的示例,我们可以结合Python的Flask框架来构建一个完整的问答聊天机器人。首先,需要安装Flask库:

pip install flask

然后,我们创建一个名为"app.py"的Python文件,并编写以下代码:

from flask import Flask, render_template, request
import openai

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def home():
    return render_template("home.html")

@app.route("/get_response", methods=["POST"])
def get_response():
    user_message = request.form["user_message"]
    chat_history = session["chat_history"]

    chat_history.append({"role": "user", "content": user_message})

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

    assistant_message = response['choices'][0]['message']['content']
    chat_history.append({"role": "assistant", "content": assistant_message})

    session["chat_history"] = chat_history

    return {"message": assistant_message}


if __name__ == "__main__":
    app.secret_key = 'supersecretkey'
    app.run(debug=True)

以上代码使用了Flask框架来创建一个简单的Web应用。当用户发送消息时,应用将发送请求到ChatGPT模型,并返回模型生成的回复。这样,我们就可以通过浏览器与聊天机器人进行交互了。

结论:
本文介绍了如何使用Python和ChatGPT构建智能问答聊天机器人的基本步骤,并提供了具有上下文的代码示例。通过Python和ChatGPT的结合,我们可以创建一个能够流畅进行对话和回答问题的聊天机器人。未来,随着人工智能技术的进步,聊天机器人将在很多领域发挥更大的作用,如客户服务、语言学习等。

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