I. 简介

II. 准备工作

III. 使用Python调用ChatGPT API

IV. 相关资料和链接

V. 示例代码和注意事项

VI. Bing ChatGPT API的使用

VII. Bing ChatGPT API的使用示例

Q1: Python怎样调用ChatGPT API接口？

A1: 调用ChatGPT API接口需要安装OpenAI的Python库。以下是使用Python调用ChatGPT API接口的基本步骤：

1. 获得API密钥：访问OpenAI官网，获得个人API密钥。
2. 安装OpenAI库：使用pip命令安装OpenAI的Python库。
3. 设置API密钥：在代码中设置API密钥，以便进行身份验证。
4. 调用ChatGPT：使用OpenAI库提供的函数调用ChatGPT模型，发送输入并获得响应。

具体的代码示例：

import openai

openai.api_key = 'your_api_key'

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt="Once upon a time",
  max_tokens=100,
  temperature=0.7,
  top_p=1.0,
  frequency_penalty=0.0,
  presence_penalty=0.0
)

print(response.choices[0].text)
    

Q2: Python怎样使用ChatGPT API开发智能聊天程序？

A2: 使用Python开发智能聊天程序需要依照以下步骤：

1. 安装必要的Python库：使用pip命令安装openai、python-dotenv和Flask等库。
2. 获得API密钥：访问OpenAI官网，获得个人API密钥。
3. 设置API密钥：在代码中设置API密钥，以便进行身份验证。
4. 使用Flask创建Web利用：使用Flask库创建一个Web利用，用于与用户进行交互。
5. 调用ChatGPT：在Flask利用中调用ChatGPT模型，将用户的输入传递给模型，并将模型的响应返回给用户。

具体的代码示例：

from flask import Flask, request, jsonify
import openai
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

app = Flask(__name__)

@app.route("/chat", methods=["POST"])
def chat():
    data = request.json
    message = data["message"]
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=message,
        max_tokens=100,
        temperature=0.7,
        top_p=1.0,
        frequency_penalty=0.0,
        presence_penalty=0.0
    )
    reply = response.choices[0].text.strip()
    return jsonify({"reply": reply})

if __name__ == "__main__":
    app.run()
    

Q3: 怎样使用Python调用ChatGPT API模型进行关键词辨认和改错？

A3: 使用Python调用ChatGPT API模型进行关键词辨认和改错，可以依照以下步骤：

1. 获得API密钥：访问OpenAI官网，获得个人API密钥。
2. 安装OpenAI库：使用pip命令安装OpenAI的Python库。
3. 设置API密钥：在代码中设置API密钥，以便进行身份验证。
4. 调用ChatGPT模型：使用OpenAI库提供的函数调用ChatGPT模型，发送包括关键词的输入，并获得响应。
5. 解析响应：对模型的响应进行解析，提取出关键词和改错结果。

具体的代码示例：

import openai

openai.api_key = 'your_api_key'

def keyword_correction(input_text):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=input_text,
        max_tokens=100,
        temperature=0.7,
        top_p=1.0,
        frequency_penalty=0.0,
        presence_penalty=0.0
    )
    corrected_text = response.choices[0].text.strip()
    return corrected_text

input_text = "I have a dog. It is cute."
corrected_text = keyword_correction(input_text)
print(corrected_text)
# Output: "I have a cat. It is cute."