使用ChatGPT的Python教程——开启多轮对话的黑科技(python上怎样使用chatgpt)

ChatGPT账号购买平台发布时间：2024-01-08 浏览量：3

使用ChatGPT-Proxy

ChatGPT-Proxy是一个中间件，用于绕过ChatGPT的API限制，并能够在与ChatGPT进行交互。使用ChatGPT-Proxy的步骤以下：

安装ChatGPT-Proxy
设置代理
与ChatGPT进行交互

安装ChatGPT-Proxy

首先，你需要安装ChatGPT-Proxy。可使用以下命令在终端或命令行中安装ChatGPT-Proxy：

pip install chatgpt-proxy

设置代理

在使用ChatGPT-Proxy之前，你需要设置一个代理。你可使用代理服务器，也能够使用开源工具例如TinyProxy。这里我们以TinyProxy为例来设置代理。

安装TinyProxy

你可以通过以下命令在终端或命令行中安装TinyProxy：

apt-get install tinyproxy

配置TinyProxy

配置文件位于/etc/tinyproxy/tinyproxy.conf。你可使用以下命令打开配置文件并进行编辑：

vim /etc/tinyproxy/tinyproxy.conf

在配置文件中，找到并修改以下行：

#将端口号修改成你想要使用的端口
  Port 8888
  #确保这个地址能够被连接到
  Bind 0.0.0.0

启动TinyProxy

使用以下命令启动TinyProxy：

service tinyproxy restart

与ChatGPT进行交互

在设置好代理以后，你可使用ChatGPT-Proxy与ChatGPT进行交互。以下是一个使用ChatGPT-Proxy的示例代码：

import requests

# 设置代理服务器
proxies = {
  'http': 'http://localhost:8888',
  'https': 'https://localhost:8888',
}

# 设置ChatGPT的API调用
api_url = 'https://api.openai.com/v1/engines/davinci/language/completions'

# 发送API要求并获得响应
response = requests.post(api_url, json={
  "prompt": "你的输入",
  "max_tokens": 100
}, proxies=proxies)

# 打印ChatGPT的响应结果
print(response.json())

在这个示例中，我们使用requests库发送POST要求来调用ChatGPT的API。我们通过设置proxies参数，将要求发送到之前设置的代理服务器。获得到的响应结果可以通过response.json()方法来解析和处理。

使用ChatGPT-Proxy，你可以绕过API限制并与ChatGPT进行多轮对话。你可以根据需要修改示例代码，并根据ChatGPT的输入和输出进行相应的处理和解析。

使用ChatGPT-Proxy和ChatGPT-API接入ChatGPT

在接入ChatGPT时，可以选择使用ChatGPT-Proxy或ChatGPT-API这两种方式。下面将介绍这两种方式的使用步骤：

1. 使用ChatGPT-Proxy

ChatGPT-Proxy是一个中间件，用于绕过ChatGPT的API限制，并能够在与ChatGPT进行交互。使用ChatGPT-Proxy的步骤以下：

安装ChatGPT-Proxy：通过Git克隆ChatGPT-Proxy的仓库，然后依照文档中的说明进行安装。
设置代理：在你的利用程序中设置代理，将要求发送到ChatGPT-Proxy。
与ChatGPT进行交互：通过ChatGPT-Proxy向ChatGPT发送要求，并将响应返回给利用程序。

2. 使用ChatGPT-API

ChatGPT-API是另外一种接入ChatGPT的方式，通过OpenAI提供的API进行调用。使用ChatGPT-API的步骤以下：

安装OpenAI Python库：使用pip命令安装OpenAI Python库。
获得API密钥：在OpenAI的官方网站上注册并获得API密钥。
使用OpenAI的API调用ChatGPT模型：通过API密钥调用ChatGPT模型，发送要求并处理响应。

使用ChatGPT的准备工作

在使用ChatGPT之前，需要进行以下准备工作：

1. 注册并登录OpenAI账户

要使用ChatGPT，首先需要在OpenAI官网上注册并登录您的账户。

2. 安装Python

确保您的计算机已安装最新版本的Python。

使用ChatGPT SDK调用

一旦准备工作完成，就能够使用OpenAI提供的Python SDK调用ChatGPT。

“`python
import openai

# 设置API密钥
openai.api_key = “YOUR_API_KEY”

# 调用ChatGPT
response = openai.Completion.create(
engine=”text-davinci-002″,
prompt=”你的输入”,
max_tokens=100
)
“`

在上述代码中，您需要将`YOUR_API_KEY`替换为您自己的OpenAI API密钥。然后，您可以通过设置`prompt`参数来指定您要发送给ChatGPT的输入。调用`openai.Completion.create()`会向ChatGPT发送要求，并将生成的回复存储在`response`变量中。

请注意，您还可以根据需要调剂其他参数，如`max_tokens`来控制回复的长度。

使用Python调用ChatGPT API的步骤

要使用Python调用ChatGPT API进行多轮对话，您可以依照以下步骤进行操作：

1. 注册ChatGPT API

您需要注册OpenAI并获得ChatGPT API的访问密钥。请参考OpenAI官方文档了解怎么注册并获得API密钥。

2. 安装openai库

在Python环境中，您需要安装openai库以便调用ChatGPT API。您可使用以下命令在终端中安装openai库：

pip install openai

3. 设置API密钥

在Python代码中，您需要设置您的ChatGPT API密钥。使用以下代码即将您的API密钥设置为openai库的全局变量：

import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

4. 发起对话要求

现在，您可使用openai.Completion.create()方法发起ChatGPT API的要求。

以下是一个示例代码：

# 发起对话要求
response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-002",
  prompt="您的输入",
  max_tokens=100
)

5. 处理响应

服务器将返回一个响应对象，包括ChatGPT生成的多轮对话结果。您可使用以下代码访问响应中的生成文本：

# 处理响应
generated_text = response.choices[0].text

6. 进行多轮对话

如果您需要进行多轮对话，可以将用户输入追加到对话历史中，并将其作为prompt参数传递给openai.Completion.create()方法。

以下是一个示例代码：

# 进行多轮对话
dialogue_history = "对话历史"
user_input = "用户输入"

# 将用户输入追加到对话历史中
dialogue_history += user_input

# 发起对话要求
response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-002",
  prompt=dialogue_history,
  max_tokens=100
)

# 处理响应
generated_text = response.choices[0].text

7. 循环进行多轮对话

您可使用循环进行连续的多轮对话。在每轮中，将用户输入追加到对话历史中，并使用openai.Completion.create()方法生成ChatGPT的回复。

以下是一个示例循环代码：

# 设置对话历史
dialogue_history = "对话历史"

# 进入循环
while True:
  # 获得用户输入
  user_input = input("用户输入：")

  # 将用户输入追加到对话历史中
  dialogue_history += user_input

  # 发起对话要求
  response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-002",
    prompt=dialogue_history,
    max_tokens=100
  )

  # 处理响应
  generated_text = response.choices[0].text

  # 输出ChatGPT的回复
  print("ChatGPT回复：", generated_text)

  # 将ChatGPT的回复追加到对话历史中
  dialogue_history += generated_text

通过按回车键，用户可以输入新的对话回合，ChatGPT将根据对话历史生成回复。

ChatGPT的Prompt和Token

ChatGPT的Prompt是与ChatGPT的输入相关的内容，可以是指令或问题。在使用ChatGPT API之前，我们需要提供一个Prompt来告知ChatGPT我们想要进行甚么样的对话或交换。

Token是ChatGPT生成的单词或符号。在与ChatGPT进行交互时，我们可以指定最多生成多少个Token作为回复。这样可以控制输出的长度。需要注意的是，Token数量是有限制的，不能超过所使用模型的限制。

ChatGPT的Python代码调用

要使用ChatGPT进行对话，我们可以通过Python代码调用openai的API来实现。以下是调用ChatGPT的示例代码：

import openai

# 设置API密钥
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 定义Chat类
class Chat:
    
    # 初始化方法
    def __init__(self):
        self.chat_history = []
    
    # 调用ChatGPT进行对话
    def chat_with_gpt(self, message):
        # 添加用户输入到对话历史
        self.chat_history.append(message)
        
        # 调用ChatGPT生成回复
        response = openai.Completion.create(
            engine="text-davinci-003",
            prompt='
'.join(self.chat_history),
            max_tokens=50,
            temperature=0.7,
            n=1,
            stop=None
        )
        
        # 打印对话历史和回复
        print("User:", message)
        print("ChatGPT:", response.choices[0].text.strip())

# 实例化Chat类
chat = Chat()

# 用户输入
user_input = input("请输入你想要对话的内容：")

# 调用ChatGPT进行对话
chat.chat_with_gpt(user_input)

以上代码片断中，我们先设置了API密钥，然后定义了一个Chat类，用于实现打印对话并计算每次调用ChatGPT的花费（钱和Token）。在实例化Chat类后，用户可以从输入中获得对话内容，并调用ChatGPT进行对话。

使用ChatGPT API可以实现多种利用，如智能客服和聊天机器人等。需要根据具体需求调剂相关参数和逻辑，以实现区别的功能。

python上怎样使用chatgpt的常见问答Q&A

问题1：如何利用Python接入ChatGPT？

答案：通过Python，您可以很方便地接入ChatGPT。下面是详细解释和示例：

首先，您需要安装OpenAI Python库，使用以下命令进行安装：
pip install openai
然后，您需要获得您的API密钥，这里假定您已具有了API密钥。
在Python代码中，您可使用以下代码调用ChatGPT：
import openai # 设置您的API密钥 openai.api_key = "您的API密钥" # 设置对话的初始提示 prompt = "你好，我是ChatGPT，请问有甚么可以帮助您的？" # 调用ChatGPT生成回复 response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=50, temperature=0.7, n = 1, stop=None, top_p=1, frequency_penalty=0.0, presence_penalty=0.6, context=None, log_level="info", logprobs=None, echo=False, skip_special_tokens=True, max_completions=1, return_prompt=False, model=None, chat=None ) # 提取ChatGPT生成的回复 reply = response.choices[0].text.strip()
# 打印回复 print(reply)

这样，您就能够通过Python使用ChatGPT来进行对话了。

问题2：怎样在Python里使用ChatGPT进行多轮对话？

答案：要在Python中实现多轮对话，可以采取以下方法：

引入必要的包：
import openai
设置API密钥：
openai.api_key = "您的API密钥"
定义对话的初始上下文：
context = "上下文"
定义用户的输入：
user_input = "用户输入"
将上下文和用户输入拼接起来，作为调用ChatGPT的prompt：
prompt = context + user_input
调用ChatGPT生成回复：
response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=50, temperature=0.7, n = 1, stop=None, top_p=1, frequency_penalty=0.0, presence_penalty=0.6, context=None, log_level="info", logprobs=None, echo=False, skip_special_tokens=True, max_completions=1, return_prompt=False, model=None, chat=None )
提取ChatGPT生成的回复：
reply = response.choices[0].text.strip()
更新上下文：
context += user_input + reply
重复以上步骤，实现多轮对话。

通过以上步骤，您就能够在Python中实现多轮对话了。

问题3：怎样使用Python调用ChatGPT API？

答案：要使用Python调用ChatGPT API，您需要依照以下步骤进行操作：

首先，请确保已安装OpenAI Python库：
pip install openai
然后，您需要获得您的API密钥。
在Python代码中，您可使用以下代码调用ChatGPT API：
import openai # 设置您的API密钥 openai.api_key = "您的API密钥" # 设置对话的初始提示 prompt = "你好，我是ChatGPT，请问有甚么可以帮助您的？" # 调用ChatGPT生成回复 response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=50, temperature=0.7, n = 1, stop=None, top_p=1, frequency_penalty=0.0, presence_penalty=0.6, context=None, log_level="info", logprobs=None, echo=False, skip_special_tokens=True, max_completions=1, return_prompt=False, model=None, chat=None ) # 提取ChatGPT生成的回复 reply = response.choices[0].text.strip()
# 打印回复 print(reply)

以上步骤可以帮助您使用Python调用ChatGPT API。