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。

OpenAI ChatGPT API：入门先决条件

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。

设置环境安装 Python 和 pip

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 等

sudo apt install python3-pip

Fedora、RHEL、CentOS 等

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="<your key here>"

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 = <your path to API key>

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

安装 OpenAI API

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。

编写聊天助手代码

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 = <your path to API key>

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。

运行代码

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。

完整代码

这是上面演示中使用的完整代码。

import openaiopenai.api_key="<your 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)