echo "export OPENAI_API_KEY='yourkey'" >> ~/.zshrc

export OPENAI_API_KEY='sk-...'

export OPENAI_API_KEY=<your-api-key>

export openai_api_key= your api key的进一步展开说明

怎样使用OpenAI API来提高代码的自然语言处理能力？

在这篇博客中，我们将讨论怎样使用Python中的OpenAI API来增强代码的语言理解能力。

OpenAI是一个由营利性公司OpenAI LP和非营利性公司OpenAI Inc.组成的人工智能研究实验室。

OpenAI的目标是推动人工智能的发展，使其造福全部人类。他们的研究重点是开发和改进自然语言处理、机器学习和机器人技术等领域的技术。组织的使命是创建安全、有益的AI系统，可以帮助解决世界上一些最重要的问题。

OpenAI已在人工智能领域做出了重要贡献。他们最著名的项目之一是GPT⑶，这是一个能够生成类似人类文本的语言模型。还有DALL-E，这是一个能够根据文本描写生成原始图象的AI系统。

OpenAI API是一个强大的工具，为您的代码提供了自然语言处理（NLP）功能。它是一个基于云的服务，可让您访问最早进的语言模型，用于分析和理解文本数据。

OpenAI API提供了各种语言模型，每一个模型都有自己的优势和劣势。

使用OpenAI API可以做些甚么呢？

OpenAI的API的一些奇异的地方在于：

使用GPT进行文本生成

GPT⑷（Generative Pre-trained Transformer 4）是OpenAI开发的最强大的语言模型之一。它是一个使用无监督学习生成类似人类文本的深度学习模型。

该模型已使用了100万亿个参数进行训练，目前是最大的语言模型，可以完成复杂的任务，例如：

文本完成：OpenAI API可以为给定的提示生成文本完成。这对从聊天机器人到文本编辑器的各种利用非常有用。

文本分类：OpenAI API可以将文本分类为情感、主题和意图等种别。这对垃圾邮件过滤、内容审查和客户支持等利用非常有用。

语言翻译：OpenAI API可以将一种语言的文本翻译成另外一种语言。这对国际交换、文件翻译和语言学习等利用非常有用。

问答：OpenAI API可以根据给定的上下文回答问题。这对虚拟助手、客户支持和教育资源等利用非常有用。

文本摘要：OpenAI API可以将长篇文本汇总成较短的摘要。这对新闻文章、研究论文和法律文件等利用非常有用。

生成语言：OpenAI API可以根据给定的提示生成联贯的段落文本。这对创意写作、聊天机器人和虚拟助手等利用非常有用。

使用DALL-E进行图象生成

OpenAI API还可以根据您提供的描写生成图象。这是通过DALL-E（读作“dal-eye”）模型实现的，它是一个神经网络，可以根据文本描写生成高质量的图象。

DALL-E是由OpenAI开发的一种语言模型，可以根据文本描写生成各种各样的图象，包括物体、场景和生物，这使它成为创意利用的有力工具。

使用CLIP理解图象

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）是OpenAI开发的一种语言模型，可以理解文本和图象信息。

它是在大量图象及其相应标题的数据集上进行训练的，可以根据文本描写辨认图象中的对象、场景和概念。

这使得CLIP成为图象分类、对象检测、形状检测和其他计算机视觉任务的有价值工具。

使用Whisper进行语音到文本转换

OpenAI API不单单局限于处理文本的自然语言处理。它还提供了一个独特的语音辨认工具，称为Whisper。

Whisper是一个端到端基于深度学习的语音辨认系统，可以将音频文件转录为文本。

使用Codex进行编程

Codex是OpenAI专门为编程任务开发的一种语言模型。它可以理解对代码的自然语言描写，并生成相应的代码片断。

Codex已在大量代码数据集上进行了训练，并可以生成多种编程语言的代码，包括Python、JavaScript、Ruby和Go等。

现在您了解了OpenAI模型和API的用法，让我们开始学习怎样在Python中使用它。

在Python中设置OpenAI API

在您的Python项目中使用OpenAI API之前，您需要设置您的OpenAI帐户、安装OpenAI Python包并验证您的API密钥。

注册OpenAI帐户

要注册OpenAI帐户，访问OpenAI网站并点击“注册”按钮。您将被要求输入您的电子邮件地址并创建一个密码。

输入您的信息后，点击“创建账户”按钮。

创建API密钥

创建OpenAI帐户后，您需要创建一个API密钥。要创建API密钥，请转到OpenAI网站上的“API”选项卡，然后点击“创建API密钥”按钮。

您将被要求命名您的API密钥并选择它应具有的权限。创建API密钥后，将其复制到剪贴板中。

安装OpenAI Python包

要安装OpenAI Python包，您可使用pip，即Python包管理器。打开您的命令提示符或终端，运行以下命令：

pip install openai

这将在您的系统中安装OpenAI Python包及其所有依赖项。

验证您的API密钥

要验证您的OpenAI API密钥，您需要将其设置为OpenAI Python包的默许API密钥。

您可以在Python脚本中运行以下命令来设置API密钥：

import openai
openai.api_key = “YOUR_API_KEY”

将“YOUR_API_KEY”替换为您在第2步中复制到剪贴板的API密钥。

设置您的OpenAI API密钥

为了保护您的API密钥的安全性，应避免将其硬编码到您的代码中。斟酌以下两种方法之一：

将OpenAI API密钥存储为环境变量；或

使用openai_secret_manager库来安全管理API密钥。

使用环境变量

通过环境变量设置API密钥，请依照以下步骤进行操作：

打开终端或命令提示符窗口。输入以下命令：export OPENAI_API_KEY=将替换为您的实际API密钥，并履行该命令。

现在，您的API密钥已作为环境变量存储在您的系统中。

很容易是吧？现在，让我们验证一下我们的API密钥会不会已正确设置。

要在代码中访问您的API密钥，您可使用以下代码：

import os
api_key = os.environ[“OPENAI_API_KEY”]

此代码检索OPENAI_API_KEY环境变量的值，并将其存储在一个名为api_key的变量中。现在，您可使用api_key变量来验证您的OpenAI API要求。

使用OpenAI Secret Manager

openai_secret_manager库提供了一种安全的方法来管理您的API密钥。

要使用这个库，请依照以下步骤进行操作：

使用以下命令在终端或命令提示符中运行：pip install openai_secret_manager安装openai_secret_manager库 使用以下代码在您的代码中导入openai_secret_manager库：from openai_secret_manager import get_secret使用openai_secret_manager库提供的get_secret()函数来检索您的API密钥。

您可以通过将以下代码添加到您的项目中来实现这一点：

import openai_secret_manager
assert “openai” in openai_secret_manager.get_services()
secrets = openai_secret_manager.get_secret(“openai”)
openai.api_key = secrets[“api_key”]

完成了这些步骤后，您就能够在Python项目中开始使用OpenAI API了。

现在，让我们学习怎么发送要求到API，并处理我们将收到的响应。

在Python中向OpenAI API发送要求

要使用Python向OpenAI API发送要求，您需要创建一个要求对象并设置适当的参数。

openai包提供了一个方便的Completion.create()方法来创建要求对象。

示例：

import openai
openai.api_key = “YOUR_API_KEY”
prompt = “Hello, my name is”
response = openai.Completion.create(
engine=”davinci”,
prompt=prompt,
max_tokens=5,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)

OpenAI Completion Create 参数

engine参数指定要用于完成的语言模型。

prompt参数指定要完成的提示。

max_tokens参数指定完成中的最大标记数量。

n参数指定要生成的完成次数。

stop参数指定完成的停止顺序。

temperature参数 控制生成完成的多样性。

在Python中处理OpenAI API响应

当您向OpenAI API发送要求后，将收到一个响应对象。

响应对象包括生成的完成和其他元数据。

以下是如何访问生成的完成的示例：

completion_text = response.choices[0].text

在此示例中，我们通过获得响应对象的choice列表中第一个元素的text属性来访问生成的完成。

如果您指定要生成的完成数量超过一个，则可以通过迭代选择列表来访问其他完成。

响应对象还包括其他元数据，例如生成完成所花费的时间、要求的ID和使用的语言模型的ID。您可使用响应对象的适当属性访问这些元数据。

在Python中使用ChatGPT API

现在，您对怎么发送和处理OpenAI API响应有了基本的了解，可以开始在Python代码中使用ChatGPT API了。

使用API的基本工作流程以下：

创建一个OpenAI API客户端对象

调用openai.Completion.create()方法生成自然语言响应

处理响应

下面是演示此工作流程的示例代码片断：

import openai
openai.api_key = “your-api-key” # or use the method we defined earlier
def generate_response(prompt):
response = openai.Completion.create(
engine=”text-davinci-002″,
prompt=prompt,
max_tokens=60,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
return response.choices[0].text.strip()
prompt = “What is the capital of India?”
response = generate_response(prompt)
print(response)

使用Codex将自然语言转换为代码

使用OpenAI Python库有两种使用Codex的方法：

使用engine设置为davinci-codex的OpenAI Completion函数

使用OpenAI Code函数

让我们详细了解一下这两种方法。

以下是怎样使用Codex根据自然语言生成Python代码，将engine设置为davinci-codex的示例：

import openai
import json

# 使用API密钥进行身份验证
openai.api_key = “YOUR_API_KEY”

# 将engine设置为davinci-codex
engine = “davinci-codex”

# 定义自然语言提示
prompt = (
“Write a Python function to calculate the factorial of a number.”
)

# 设置完成的参数
parameters = {
“prompt”: prompt,
“max_tokens”: 100,
“n”: 1,
“stop”: ”

“,
“temperature”: 0.5,
“frequency_penalty”: 0,
“presence_penalty”: 0,
}

# 生成代码完成响应
response = openai.Completion.create(engine=engine, **parameters)

# 从响应中提取代码
code = response.choices[0].text.strip()

# 打印生成的代码
print(code)

使用OpenAI Python库中的Code方法：

import openai
openai.api_key = “your_api_key”
response = openai.Code.create(
prompt=’Write a Python function to calculate the factorial of a number.’,
language=’python’
)
print(response[“code”])

Codex可用于生成各种编程语言的代码，包括Python、JavaScript、Ruby等。

它还可以用于生成特定任务的代码片断或完成部份代码示例。

使用DALL-E生成图象

以下是使用DALL-E OpenAI Python库生成图象的示例：

response = openai.Image.create(
prompt=”A blue bird sitting on a branch”,
size=”256×256″
)
image_url = response[“data”][0][“url”]

然后，您可使用Pillow Python库下载和显示生成的图象：

from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO

response = requests.get(image_url)
img = Image.open(BytesIO(response.content))
img.show()

总结

恭喜您，您已学会了怎样在Python中使用OpenAI API！在本文中，我们讨论了OpenAI API是甚么，怎样设置帐户，怎么安装OpenAI Python包，如何验证API密钥和怎样在项目中使用API。我们还提供了一个使用API在代码中完全句子的示例。

请记住，OpenAI API是一个强大的工具，可以帮助您提升代码的自然语言处理能力。通过正确的技能和创造力，您可使用OpenAI API构建使人惊叹的项目，可以理解和分析自然语言数据。

那末，您还在等甚么呢？立即开始在您的项目中使用OpenAI API，看看它怎么改变您编写代码的方式！

export openai_api_key= your api key的常见问答Q&A