ChatGPT API是OpenAI提供的一种与ChatGPT模型进行交互的方式。通过使用ChatGPT API，用户可以构建自己的聊天机器人和对话系统。
ChatGPT模型是一种基于AI的语言模型，其目标是生成对话响应，使其能够与用户进行自但是流畅的对话。
对话上下文是指在一个对话中，前面产生的对话内容对后续对话的影响和理解的重要信息。
在ChatGPT API中，管理对话上下文非常关键，由于它可以帮助模型更好地理解用户的意图，提供联贯的对话体验，并避免与之条件到的问题或信息重复。
要在ChatGPT API中管理对话上下文，ChatML文档一定要包括对话的历史记录。
对话历史记录在保护对话上下文和管理对话状态方面起侧重要作用。它包括之前的用户输入、模型回复和其他相关信息。
AI语言模型使用注意机制来跟踪和保护上下文情况。注意机制允许模型将注意力集中在对话历史中最相关的部份。
通过注意机制的使用，ChatGPT模型可以更好地理解当前对话的背景，并生成与之前对话一致的响应。
为了保持对话上下文，以下是一些编码技术的利用：
要实现连续对话的效果，可以将上一个回复的文本作为下一个提示的上下文传递给ChatGPT API。
这样，模型将根据之前的对话历史生成下一个回复，实现对话的延续。
对与GPT⑶5-Turbo和GPT⑷模型进行交互，Chat Completion API是首选的API方法。
Chat Completion API提供更好的对话上下文管理，能够提供更流畅的对话体验。
A: ChatGPT API有以下几个参数需要用户管理和跟踪：
以下是一个示例，展现了怎样在使用ChatGPT API时跟踪和管理上述参数：
# 第一次API调用
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt⑶.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2023?"},
{"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2023."},
{"role": "user", "content": "Where was it played?"}
]
)
# 以后的API调用需要使用上一个响应的上下文
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt⑶.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Where was the 2023 World Series played?"}
],
context=response['choices'][0]['message']['content']
)
A: 要在对话中保持上下文并让API能够理解和回复前面的对话，可使用以下方法：
下面是一个示例，演示了怎样使用ChatGPT API继续对话和保持上下文：
# 第一次API调用
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt⑶.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2023?"},
{"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2023."},
{"role": "user", "content": "Where was it played?"}
]
)
# 使用上一个响应的文本作为上下文进行下一次API调用
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt⑶.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Where was the 2023 World Series played?"}
],
context=response['choices'][0]['message']['content']
)
A: 要在Python中使用ChatGPT API实现上下文感知的对话AI，可以遵守以下步骤：
以下是一个示例代码，展现了怎样使用ChatGPT API在Python中实现上下文感知的对话AI：
import openai
# 设置API凭据
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
# 定义初始要求
initial_message = [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2023?"}
]
# 与API交互
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt⑶.5-turbo",
messages=initial_message
)
# 提取回复并打印
reply = response['choices'][0]['message']['content']
print("ChatGPT回复: ", reply)
# 循环对话
while True:
user_input = input("用户: ")
if user_input.lower() == 'exit':
break
# 构建下一次API要求
messages = initial_message.copy()
messages.append({"role": "user", "content": user_input})
# 发送API要求
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt⑶.5-turbo",
messages=messages,
context=response['choices'][0]['message']['content']
)
# 提取回复并打印
reply = response['choices'][0]['message']['content']
print("ChatGPT回复: ", reply)
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