openai translator的api key的进一步展开说明

进一步展开说明：

简介
本文将介绍怎样使用OpenAI API和Django Web利用程序框架构建一个简单的语言翻译利用。Django是Python中受欢迎的开源Web利用程序框架之一。在此进程中，您将学习使用OpenAI API解决任何触及语言处理的任务的关键概念和技术，包括语言分析和理解和生成内容（例如代码、图象等）。

如大家所知，在现今世界，语言翻译在弥合区别语言使用者之间的沟通隔阂方面起着相当重要的作用。另外，现今互联网上对语言翻译利用和服务的需求非常大。为了跟上本教程，您一定要熟习Python语言和一些Django Web利用程序框架知识。

开始语言翻译之旅
在开始开发进程之前，我们需要设置开发环境并安装必要的软件包。要使用OpenAI API，您需要注册一个帐户并生成一个API密钥。让我们首先生成一个API密钥。

创建OpenAI API密钥
访问链接 https://platform.openai.com/ 并创建一个新的帐户。登录并点击右上角的帐户，然后从下拉菜单当选择“View API Keys”，以下图所示：

然后，点击按钮，生成一个新的秘密密钥，以下图所示。

点击按钮后，将会出现另外一个窗口，以下图所示：

给它一个名称，然后点击“Create a secret key”。保存此密钥，由于您将在将来使用它。

安装必要的库
安装Django
让我们从创建一个虚拟环境开始，由于在虚拟环境中构建项目是最好实践。使用以下命令为Windows用户创建一个虚拟环境

virtualenv env1

使用以下命令激活虚拟环境

env1Scriptsctivate.bat

现在我们进入虚拟环境后，我们需要安装Django，由于它是一个外部包。使用pip命令安装Django，以下所示：

pip install django

安装OpenAI库
OpenAI Python库为所有用Python语言编写的利用程序提供了访问OpenAI API的功能。使用以下命令安装库

pip install –upgrade openai

安装Dotenv
我们安装dotenv来从.env文件中读取API密钥。Python dotenv从.env文件读取键值对并将它们设置为环境变量。使用pip命令安装它，以下所示：

pip install python-dotenv

创建一个新的Django项目
让我们开始创建一个新的Django项目并给它一个名称。我将其命名为“mysite”。使用以下命令创建一个新项目

django-admin startproject mysite

在这一点上，您可以交叉检查一切会不会正常工作。为此，请转到项目目录：

cd mysite

并使用以下命令运行服务器：

python manage.py runserver

您将被引导到本地主机http://127.0.0.1:8000/上的网页，并显示以下所示的页面。

创建一个新的利用程序
在项目文件夹中使用以下命令创建一个新的Django利用程序

django-admin startapp core

您可以给您的利用程序任何名称，而我将其命名为“core”。每次创建一个新的利用程序时，您都一定要在settings.py文件中注册它，通过将利用程序添加到INSTALLED_APPS中。

INSTALLED_APPS = [ ‘django.contrib.admin’, ‘django.contrib.auth’, ‘django.contrib.contenttypes’, ‘django.contrib.sessions’, ‘django.contrib.messages’, ‘django.contrib.staticfiles’, ‘core’, ]

添加URL
打开位于项目目录中的urls.py文件，并添加利用程序的URL路径。添加以下代码：

from django.contrib import admin from django.urls import path,include urlpatterns = [ path(‘admin/’, admin.site.urls), path(”,include(‘core.urls’)), ]

include函数将把“coreurls.py”的所有URL模式包括到项目中。但是由于我们在利用程叙文件夹中没着名为“urls.py”的文件，我们一定要继续

在利用程序目录中创建一个名为“urls.py”的空文件。稍后，在本文中添加视图时，我们将向这个文件添加URL。

创建模板
在利用程序目录中创建一个名为templates的新文件夹，并创建两个模板文件，以下图所示。

在“base.html”文件中添加以下代码

{% block content %} {% endblock %}

接下来，打开“main.html”文件，暂时添加以下代码。

{% extends ‘core/base.html’ %} {% block content %} {% endblock %}

创建.env文件并设置您的API密钥
在项目目录中创建一个.env文件，并添加以下行：

OPENAI_KEY=’在这里插入您的密钥’

创建视图
打开您的“views.py”文件。在这里，我使用简单的基于函数的视图。因此，让我们首先添加所有的导入：

from django.shortcuts import render import openai,os from dotenv import load_dotenv load_dotenv()

接下来，我们使用getenv()函数将API密钥存储在一个名为api_key的变量中：

api_key=os.getenv(“OPENAI_KEY”,None)

现在，让我们创建一个基于函数的视图，以下所示：

def chatbot(request): chatbot_response=None if api_key is not None and request.method==’POST’: openai.api_key=api_key user_input = request.POST.get(‘user_input’) prompt=f”translate this text to hindi: {user_input}” response=openai.Completion.create( engine=’text-davinci-003′, prompt=prompt, max_tokens=350, temperature=0.5 ) print(response) chatbot_response=response[“choices”][0][“text”] return render(request,’core/main.html’,{“response”:chatbot_response})

在开头，我们将chatbot_response变量设置为none。接下来，我们检查要求方法会不会为POST，同时API密钥不为None，然后我们尝试从Openai生成响应。我们使用get方法并传递在main.html文件中将要添加的输入字段的名称，将用户的输入存储在名为“user_input”的变量中。我们将提示设置为将输入消息翻译成印地语。您可以在这里指定任何语言。

然后，我们创建一个响应对象，并将引擎设置为“text-davinci-003”。您可以查阅文档以了解更多信息。将提示设为prompt，最大令牌数为350，表示响应将最多有350个字符。

现在我们已完成了视图，让我们在“main.html”文件中创建一个表单，以从用户获得输入消息，并在视图中生成响应，最后在模板中打印响应。将以下代码添加到“main.html”文件中：

{% extends ‘core/base.html’ %} {% block content %}

Write an instruction

{% csrf_token %} Submit

{% if response %}

{% endif %} {% endblock %}

现在，是时候运行服务器并检查我们的利用程序了。使用以下命令运行利用程序

python manage.py runserver

您将得到以下所示的页面。

让我们输入任何内容并检查。

让我们尝试更改提示消息中的语言。

prompt=f”translate this text to telugu: {user_input}”

保存并重新加载页面

如果我们输入的消息长度超过350个字符，我们将只取得最多350个字符的响应。

示例：

输入：Data science is the study of data to extract meaningful insights for business. It is a multidisciplinary approach that combines principles and practices from the fields of mathematics, statistics, artificial intelligence, and computer engineering to analyze large amounts of data.

如您所见，响应将少于350个令牌。

结论
本文演示了怎样使用Python的OpenAI API进行语言翻译，并介绍了使用AI技术创建有趣的Web利用程序的基本指南。我们正在使用Django Web利用程序框架设计一个简单的Web利用程序，它以句子的情势接受输入，并将其翻译成区别的语言。

关键要点：
OpenAI API可用于履行触及自然语言处理的任何任务。
您既可以生成上下文（文本或图象），也能够像本文中所做的那样将文本从一种语言翻译成另外一种语言。
设计您的提示是一个重要的步骤，由于您通过给出一组指令来对模型进行编程。
最后，您还学会了怎样使用OpenAI API并通过Django Web利用程序访问它。
本文中显示的媒体不归Analytics Vidhya所有，它是在作者的自由裁量下使用的。

常见问题解答

问：怎样使用OpenAI进行翻译？
答：要使用OpenAI进行翻译，可以利用OpenAI API，将一种语言的文本作为输入，并指定翻译的目标语言。API将返回翻译后的文本，使您能够将其集成到利用程序或工作流程中。

问：OpenAI翻译支持哪些语言？
答：OpenAI翻译目前支持多种语言，包括但不限于英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、葡萄牙语、荷兰语、俄语、中文、日语、韩语等。

问：OpenAI的翻译质量如何？
答：OpenAI的翻译质量使人印象深入，能够提供准确的翻译结果。但是，质量可能会因文本的复杂性和训练数据的可用性等因素而有所区别。OpenAI不断完善和改进其翻译模型。

问：OpenAI可使用其他语言编写吗？
答：是的，OpenAI可以在多种语言中生成文本。它具有经过训练的各种语言的模型，使其能够在支持的语言中生成联贯和上下文相关的文本。能够在区别语言中生成文本对多语言利用程序和内容创作非常有益。

openai translator的api key的常见问答Q&A