How to Use ChatGPT API in Python?(chatgpt api only part of the text)
概述
ChatGPT API是用于文本处理和对话的工具，本文将介绍如何仅对文本的部份进行处理。
- 将故事分成几个部份，并添加上下文。
- 发送每一个部份时，为模型提供一些上下文信息。
- 使用ChatGPT的消息序列和元数据来处理对话。
- 演示了怎样使用ChatGPT API进行情感分类。
- 介绍了在OpenAI上创建账户并登录的步骤。
将文本分割成多个部份
将故事或文本分成几个段落，每一个部份包括一个段落。
这可以保证对较长的文本进行处理，并提供更好的上下文。
示例：
假定我们有一个三段的故事，我们可以将其分成以下部份：
- 部份1：第一段故事
- 部份2：第二段故事
- 部份3：第三段故事
添加上下文信息
在发送每一个部份之前，将一些上下文信息添加到模型中。
这可以是前一个部份的总结或相关的背景知识。
上下文信息可以帮助模型更好地理解和处理每一个部份的文本。
示例：
对我们刚才的故事，我们可以在发送每一个部份之前添加一些上下文信息：
- 部份1：没有上下文需要添加，由于这是故事的开头。
- 部份2：在发送第二部份之前，我们可以将第一部份的总结添加为上下文。
- 部份3：在发送第三部份之前，我们可以将第一部份和第二部份的总结添加为上下文。
使用消息序列和元数据进行对话
ChatGPT模型使用消息序列和元数据来处理对话。
消息序列是一个包括多个消息的列表，每一个消息都有一个“角色”（例如用户或助手）和文本内容。
元数据可以为每一个消息提供其他信息，例如时间戳或对话状态。
示例：
我们可使用消息序列和元数据来创建一个对话，以下所示：
- 消息1：用户：你好，可以帮我讲个故事吗？
- 消息2：助手：固然，我告知你一个关于英勇的小猫咪的故事。
- 消息3：用户：听起来很有趣，请继续。
- 消息4：助手：有一天，英勇的小猫咪决定…
使用ChatGPT API进行情感分类
ChatGPT API可以用于情感分类任务。
通过仅使用用户文本的情感分类API端点，可以分析文本的情感偏向。
这可以在聊天利用等场景中使用，以了解用户情感或意图。
示例：
下面是使用ChatGPT API进行情感分类的示例：
- 用户文本：我很生气！
- 情感分类API结果：负面情感
创建OpenAI账户和登录
在OpenAI上创建一个账户并登录。
登录后，可以访问ChatGPT API和其他OpenAI功能。
通过“个人”部份，可以进一步管理账户设置和资源。
示例：
以下是在OpenAI上创建账户和登录的步骤：
- 打开OpenAI网站。
- 点击“注册”按钮，填写注册表格创建账户。
- 完成邮箱验证后，使用注册的用户名和密码登录。
- 登录后，可以根据需要访问ChatGPT API和其他OpenAI功能。
结论
ChatGPT API提供了处理文本和对话的能力。
通过将文本分成部份并添加上下文信息，可以更好地处理较长的文本。
使用消息序列和元数据，可以更好地管理和处理对话。
ChatGPT API还提供情感分类功能，可用于分析文本的情感偏向。
创建OpenAI账户并登录后，可以轻松访问ChatGPT API和其他功能。
chatgpt api only part of the text的进一步展开说明
Introduction
AI models and machine learning techniques have automated various aspects of our lives. One such model is ChatGPT, a large language model developed by OpenAI. In this article, we will explore the applications of ChatGPT and learn how to use the ChatGPT API with Python.
ChatGPT and its Functionality
ChatGPT is an AI chatbot based on the GPT⑶.5 architecture. It is a well-trained AI model that can simulate human-like conversations and generate solutions. ChatGPT is trained on a large dataset and can perform a wide range of tasks, making it useful in customer service, personal assistance, and other applications that require natural language processing.
Applications of ChatGPT
ChatGPT has several applications, including content creation, customer service, assistance, and automation. Its ability to understand and generate natural language makes it a valuable tool in various industries.
Using ChatGPT API with Python
In this section, we will discuss the steps required to use the ChatGPT API in Python.
Step 1: Create an Account and Obtain API Key
To use the ChatGPT API, create an account on OpenAI and log in. Once logged in, click on “Personal” and then “View API keys” to generate a secret key. Copy and save this key as it will be required in the upcoming steps.
Step 2: Install the OpenAI Library
Open any code editor or online notebook, such as Google Colab or Jupyter Notebook. Install the OpenAI library using the command “!pip install -q openai” in Google Colab or “pip install openai” in other code editors.
Step 3: Initialize the API Key
In your Python code, import the OpenAI library and store the secret key generated in Step 1 using the following command:
“`
import openai
openai.api_key = ‘YOUR_API_KEY’
“`
Step 4: Set the ChatGPT Context
Define a context for the ChatGPT API using a JSON file. In this example, we set the role as “system” to indicate that the AI model is an intelligent assistant. Define the content of the conversation as well:
“`
messages = [
{
“role”: “system”,
“content”: “You are an intelligent assistant.”
}
]
“`
Step 5: Chat with the ChatGPT API
Use an infinite while loop to continuously chat with the ChatGPT API. Take user input and append it to the messages list. If the user input is a question, create a JSON file and append it to the messages list. Generate the chat using the `openai.ChatCompletion.create()` method and store the reply in the `reply` variable. Finally, print the reply using the `print()` function.
“`
while True:
message = input(“User: “)
if message:
messages.append({
“role”: “user”,
“content”: message
})
chat = openai.ChatCompletion.create(
model=”gpt⑶.5-turbo”,
messages=messages
)
reply = chat.choices[0].message.content
print(f”ChatGPT: {reply}”)
messages.append({
“role”: “assistant”,
“content”: reply
})
“`
Complete Implementation
Here is the complete implementation of the steps discussed above.
“`
import openai
openai.api_key = ‘YOUR_API_KEY’
messages = [
{
“role”: “system”,
“content”: “You are an intelligent assistant.”
}
]
while True:
message = input(“User: “)
if message:
messages.append({
“role”: “user”,
“content”: message
})
chat = openai.ChatCompletion.create(
model=”gpt⑶.5-turbo”,
messages=messages
)
reply = chat.choices[0].message.content
print(f”ChatGPT: {reply}”)
messages.append({
“role”: “assistant”,
“content”: reply
})
“`
Conclusion
Using the ChatGPT API with Python allows us to leverage the powerful features of ChatGPT seamlessly. In this article, we discussed the steps required to use the ChatGPT API and explored its various applications. By following these steps, you can integrate ChatGPT into your projects and enhance user experiences through natural language processing.
chatgpt api only part of the text的常见问答Q&A
问题1：如何向ChatGPT API发送较长的文本输入？
答案：您可以将较长的文本输入分为多个部份，并按顺序发送给ChatGPT API。以下是一种分割文本输入的方法：
- 将文本分成多个段落或句子。
- 为每一个段落或句子添加一些前文或上下文，以帮助模型理解。
- 将每一个部份按顺序发送给API。
以下是一个示例：
文本输入：这是一段较长的文本。它包括多个句子和段落。
分割为部份1：这是一段较长的文本。
分割为部份2：它包括多个句子和段落。
发送给API的要求：
- 要求1：{"message": {"content": "这是一段较长的文本。"}}
- 要求2：{"message": {"content": "它包括多个句子和段落。"}, "role": "system"}