OpenAI上下文处理技能

本文将介绍怎样使用Python实现OpenAI上下文处理技能。

OpenAI Python库

OpenAI是一个提供人工智能和自然语言处理解决方案的公司，在其Python库中提供了一种叫做ChatML的格式，用于处理对话上下文。

• ChatML格式是OpenAI提供的一种处理对话上下文的格式。
• ChatGPT的API是怎样使用ChatML格式来处理对话上下文的。

安装OpenAI相关包

在使用OpenAI的上下文处理技能时，需要安装一些相关的Python包，包括langchain、python-dotenv和openai等。

• langchain是用于处理对话上下文的Python包。
• python-dotenv是用于管理环境变量的Python包。
• openai是OpenAI的Python库，用于访问ChatGPT的API。

OpenAI GPT⑷ API

OpenAI在2023年7月7日全面开放了使用gpt⑷ api，付费api用户可以访问具有8k上下文的gpt⑷。

• gpt⑷ api的开放使用时间和付费api用户的权限。

上下文处理步骤

上下文处理的基本步骤包括定义prompt和完成，和对上下文中的token数进行限制。

• 定义prompt和完成的概念和使用方法。
• 上下文中的token数限制的作用和如何进行限制。

使用OpenAI GPT实现聊天功能

以OpenAI GPT聊天机器人模型为例，实现聊天功能。

• 导入相关库，包括openai和Path等。
• 解释并提供使用OpenAI GPT实现聊天功能的代码示例。

延续会话功能

介绍OpenAI API支持的延续会话功能，可以在多个要求中保存上下文信息。

• 延续会话功能的使用方法和作用。
• 使用openai-session-id标识会话的方法和示例。

ChatGPT的API调用

介绍ChatGPT的API调用方法和示例。

• ChatGPT API的HTTP要求地址。
• 封装ChatGPT API的Python和Node.js库。

OpenAI Python库更新

介绍OpenAI最新发布的Python库中引入的ChatML，提供了强大的上下文处理能力。

• ChatML的作用和特点。
• 怎样使用OpenAI Python库中的ChatML进行上下文处理。

使用Firebase实现上下文联贯

介绍怎样使用Firebase Realtime Database作为聊天历史记录的数据库，从而实现上下文联贯的功能。

• 使用LINE BOT作为聊天机器人的示例。
• 如何与Firebase Realtime Database进行集成。
• 通过聊天历史记录实现上下文联贯的方法和示例。

安装OpenAI相关包

使用pip命令安装langchain、python-dotenv和openai等必要的库。

• langchain的安装
• python-dotenv的安装
• openai的安装

使用Python接入OpenAI API

要与OpenAI API交互，我们需要通过运行以下命令来安装官方OpenAI包。

pip install openai

使用OpenAI API进行自然语言处理和对话生成

OpenAI的API提供了强大的自然语言处理和对话生成功能，可以帮助我们创建聊天机器人、问答系统等利用。

获得API Key

在取得可用的OpenAI账号后，我们可以在OpenAI网站的API Keys页面中点击Create new secret key来获得一个API key。这个API key将用于与OpenAI API进行身份验证。

实现对话生成的问答机器人

使用Python、OpenAI API和词嵌入来构建一个问答机器人。

数据准备

为了能够理解全部对话的上下文，我们需要将历史上的对话一起发送给OpenAI的接口。

构建问答机器人

通过使用Python、OpenAI API和词嵌入，我们可以构建一个能够根据提示生成延续集成管道的问答机器人。

安装Python和OpenAI

OpenAI使用Python作为主要的编程语言，因此需要安装Python才能运行OpenAI。建议使用Python 3.6或以上版本。

怎么开始使用Azure OpenAI

在这个演练中，将介绍怎么开始使用Azure OpenAI并发出第一个完成调用。

安装Python环境和openai库

首先，在CMD命令行中输入以下代码安装openai库。

pip install openai

使用OpenAI GPT实现聊天功能

本文介绍了怎样使用OpenAI GPT（Generative Pre-Training）聊天机器人模型，实现可自动回复发问的聊天功能。

导入相关库

在使用OpenAI GPT实现聊天功能之前，首先需要导入一些相关的库，例如openai，Path，time等。

代码示例：

import openai
from pathlib import Path
import time

聊天功能代码解释和使用示例

接下来，我们将解释怎样使用OpenAI GPT实现聊天功能，并提供一些使用示例。

1. 设置OpenAI的API密钥

在开始使用OpenAI GPT之前，需要设置OpenAI的API密钥。

代码示例：

openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

2. 编写代码履行聊天循环

使用以下代码可以实现一个简单的聊天循环：

while True:
    user_input = input("User: ")
    
    # 将用户输入传递给OpenAI GPT模型进行生成回复
    response = openai.Completion.create(
        engine='text-davinci-003',
        prompt=user_input,
        max_tokens=50,
        temperature=0.7,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=temperature,
        max_tokens=max_tokens,
    )
    
    # 获得OpenAI GPT模型生成的回复
    reply = response.choices[0].text.strip()
    print("Chatbot: ", reply)

使用示例

以下是一个使用OpenAI GPT聊天功能的示例对话：

• User: 你好，我有一个问题。
• Chatbot: 固然，请告知我你的问题。
• User: 怎样设置OpenAI的API密钥？
• Chatbot: 要设置OpenAI的API密钥，您可使用以下代码：openai.api_key = ‘YOUR_API_KEY’
• User: 谢谢！
• Chatbot: 不客气，有任何其他问题请随时问。

通过以上代码和示例，您可以轻松地使用OpenAI GPT实现具有聊天功能的机器人。

延续会话功能

OpenAI API支持的延续会话功能可让您在多个要求中保存上下文信息，并在随后的要求中使用这些信息。

使用延续会话功能

要使用延续会话功能，需要在API要求中提供会话ID，以便OpenAI能够在后续的要求中辨认并使用相同的上下文信息。

使用openai-session-id标识会话

为了实现延续会话，您需要在API要求中提供一个”openai-session-id”标识来标识会话。通过在区别的要求中使用相同的会话ID，模型就可以够理解并利用之前的上下文信息。

延续会话的优势

延续会话的优势在于可以保存对话的上下文信息，使对话更加联贯。模型可以根据之前的对话内容理解当前的需求或问题，并给出更准确的响应。

延续会话的实际利用

延续会话功能在多个领域都有实际利用。例如，在客服对话中，延续会话可以帮助模型记住之前的问题和回答，以便给出更一致和准确的回应。在虚拟助手或聊天机器人中，延续会话可以帮助模型理解用户的连续发问，并给出符合上下文的答案。

ChatGPT的API调用

本文将介绍ChatGPT的API调用方法和示例。

ChatGPT API的HTTP要求地址

– ChatGPT的API要求地址为何
– 如何构建API要求

Python和Node.js库的封装

– 使用Python库调用ChatGPT API的示例代码
– 使用Node.js库调用ChatGPT API的示例代码

pip install git+https://github.com/ozgur/python-firebase

python openai 上下文的常见问答Q&A

问题1：OpenAI GPT是甚么？

答案：OpenAI GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由OpenAI开发的一种基于Transformer架构的自然语言处理模型。它经过大范围的预训练，在网络上搜集的海量文本中学习语言模式和知识，从而能够生成人类语言的联贯文本。

• 具体解释和例子。
• 举例：OpenAI GPT可以用于自动写作、机器翻译、生成代码等各种自然语言处理任务。
• 相关信息：OpenAI GPT是一种生成式模型，可以根据给定的文本生成相应的回答。它可以理解上下文信息，因此在进行对话或问答时能够给出更公道的回答。

问题2：如何通过Python调用OpenAI GPT的API？

答案：要通过Python调用OpenAI GPT的API，可以依照以下步骤进行：

1. 导入所需的库，包括openai。
2. 设置API密钥，确保安全访问API。
3. 定义一个回答问题的函数，将输入的文本作为参数传递给API，并获得返回的文本作为输出。
4. 在主程序中调用该函数，将用户的问题作为输入，并输出API返回的回答。

• 具体解释和例子。
• 举例：以下是一个使用Python调用OpenAI GPT API的示例代码：
  
import openai
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
def ask_question(question):
response = openai.Completion.create(
engine='text-davinci-003',
prompt=question,
max_tokens=100,
)
return response.choices[0].text.strip()
question = input("请输入您的问题：")
answer = ask_question(question)
print("回答：", answer)

• 相关信息：上述代码使用openai库中的Completion.create方法来调用API，并传递问题作为输入，获得API返回的结果作为输出。

问题3：怎样使用上下文处理来提高OpenAI GPT的表现？

答案：上下文处理是指在对话或问题回答进程中保存先前的对话历史或上下文信息，以帮助OpenAI GPT生成更准确和联贯的回答。以下是使用上下文处理来提高OpenAI GPT表现的几种方法：

1. 在对话中保存上下文：将全部对话历史作为输入，而不是仅仅输入当前的问题，以使模型能够理解上下文。
2. 提供援用文本：在问题中援用相关的先前文本，以帮助模型理解问题的上下文。
3. 增加对话历史长度：增加对话历史的长度可以为模型提供更多的上下文信息，从而生成更准确的回答。

• 具体解释和例子。
• 举例：假定用户在对话中先条件到了某个特定的事实或细节，下面的代码演示了怎样使用上下文处理来保存对话历史并增加模型理解上下文的能力。
  
import openai
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
def chat_with_gpt(context, question):
response = openai.Completion.create(
engine='text-davinci-003',
prompt=context + ' Q:' + question,
max_tokens=100,
temperature=0.7,
)
return response.choices[0].text.strip()
context = "A: 很高兴见到你！" # 之前的对话历史
question = input("请输入您的问题：")
answer = chat_with_gpt(context, question)
print("回答：", answer)

• 相关信息：上述代码将之前的对话历史与当前问题合并为一个完全的对话，以便模型能够理解问题的上下文，并返回相应的回答。