gpt_reply = chat.choices[0].message.content print(f"GPT 回答如下:{gpt_reply}") #将 GPT 的回复添加进去,开启下一轮对话 messages.append({"role": "assistant", "content": gpt_reply}) 执行程序,效果如下: 由于每次都要将历史对话一起带过去,所以这个过程比较耗费 token。 model 然后是 model 参数,...
在gpt-3.5-turbo模型中,角色role包含system系统、assistant助手和用户user三种类型。System角色相当于告诉ChatGPT具体以何种角色回答问题,需要在content中指明具体的角色和问题内容。而gpt-3.5-turbo-0301主要区别在于更加关注问题内容,而不会特别关注具体的角色部分。gpt-3.5-turbo-0301模型有效期到6月1日,而gpt-3.5-tur...
1) 程序运行 rainChat.py 训练本地 chatbot 机器人(每次更新训练内容,运行一次即可);如果使用ChatGPT的话,可以将此步省略,直接使用其API接口 server.py 开启服务器; client.py 运行客户端,每次运行都可登陆一个用户。 2) 应用使用说明 运行程序后,用户初始登录界面如图所示。界面从上至下,两个文本框:一个输入...
vue create my-chat-app 这将提示选择一些选项来配置我们的项目,例如要使用哪个包管理器,要使用哪些插件等等。 可以根据需求进行选择,稍等片刻项目即可创建成功,如下图所示: (3)进入my-chat-app目录,安装Axios,可以使用以下命令: cnpm install axios--save 打开创建的项目文件夹,将Chat.vue组件添加到src/components...
示例2: 利用chatGPT实现python代码bug自动修复 复制 import os import openai openai.api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")response=openai.Completion.create(model="code-davinci-002",prompt="### Fix bugs in the below function\n \n### Buggy Python\nimport Random\na = random.randint(1,12)\nb =...
1. 获取ChatGPT的API密钥 要使用ChatGPT的API,你首先需要从OpenAI官网获取一个API密钥。登录到OpenAI平台,然后导航到API密钥页面,创建一个新的密钥。这个密钥将用于你的Python脚本中,以授权对ChatGPT API的访问。 2. 安装必要的Python库 使用requests库 requests库是一个用于发送HTTP请求的第三方库。虽然你可以直接使...
ChatGPT显示它了解Python REPL,因为多行块(如函数定义)以>>>前缀开始,但随后的行得到前缀...。 更酷的是,我们可以使用我们刚刚定义的函数,在一个列表理解中使用它,用“#?”来要求对方解释正在发生的事情。 [fib(i) for i in range(y)] #? >
"}Use in Pythonimport openaifile = open("/path/to/file/openai.mp3", "rb")transcription = openai.Audio.transcribe("whisper-1", f)print(transcription)以上只是一个简单的例子，展示了如何使用 Python 通过 ChatGPT API 发送请求，您可以根据需要使用 ChatGPT API 来完成更复杂的任务。分享5组api key给...
我认为一个好的起点是某种数据处理脚本。由于我打算让 ChatGPT 之后使用各种 Python 库编写一些机器学习脚本，这似乎是一个合理的起点。目标 首先，我想尝试加载数据集;确保所有数据集值都是数值，或将其转换为数值;检查缺失值;并将数据集拆分为训练集和测试集。提示 编写一个 Python 脚本来执行以下操作：- 将数据...
复制项目ID 进ChatGPT对话框 接下来就可以使用数据分析指令让他给你执行代码分析数据,它支持多种数据源BigQuery、Athena、CockroachDB、PostgreSQL、MySQL、Redshift、Snowflake、SQLite,如果你的数据敏感建议不要让他直接连你的数据库,导出csv文件既可,这里以python 代码分析csv数据为例。