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OpenAI 最近发布了 ChatGPT API,这为开发人员提供了一个强大的工具,用于构建能够处理应用程序或 SaaS(软件即服务)支持请求的聊天机器人服务。本文将详细介绍如何使用 ChatGPT API 构建一个简单的聊天机器人服务。
在开始编码之前,了解 ChatGPT 和 GPT-3 模型之间的区别非常重要:
这些特性使得 ChatGPT 成为构建支持请求聊天机器人的理想选择。
在开始编码之前,您需要获取 OpenAI API 的凭据:
为了构建一个常见问题解答机器人,您需要准备一组问题和答案作为输入数据。以下是实现步骤:
安装或升级 OpenAI 库:
确保您已安装最新版本的 OpenAI Python 客户端库:
pipinstallopenai--upgrade
定义常见问题数据:
使用 Python 字典创建一个包含问题和答案的列表。例如:
faq_data = [
{"question": "如何重置密码?", "answer": "您可以通过点击登录页面上的“忘记密码”链接来重置密码。"},
{"question": "支持的支付方式有哪些?", "answer": "我们支持信用卡、[PayPal](https://www.explinks.com/provider/uid20240613602217d0d761) 和银行转账。"}
]
创建消息对象:
遍历 faq_data
列表,为每个问题和答案创建一个包含 role
和 content
键的消息对象。例如:
message_object = [
{"role": "system", "content": "你是一个帮助用户解答常见问题的助手。"}
]
for faq in faq_data:
message_object.append({"role": "user", "content": faq["question"]})
message_object.append({"role": "assistant", "content": faq["answer"]})
创建好消息对象后,您可以使用以下代码调用 ChatGPT API 并测试聊天机器人服务:
openai.ChatCompletion.create
方法发送请求:
importopenai
response=openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=message_object
)
2. **提取模型回复**:
从响应中提取生成的内容:
```python
[reply](https://www.explinks.com/provider/uid20240801763521e49577)=response.choices[0].message["content"]
print(reply)
通过以上步骤,您可以轻松构建一个能够理解自然语言并回答常见问题的聊天机器人服务。
InvalidRequestError: 此模型的最大上下文长度为 4096 个令牌:
message_object
的总令牌数不超过 4096。Python 客户端库版本过低:
pipinstallopenai--upgrade
多回合对话支持:
通过本文的介绍,您可以快速上手 ChatGPT API 并构建一个简单的聊天机器人服务。以下是关键步骤的总结:
只需几行代码,您就可以利用 ChatGPT 的强大功能,为用户提供高效的支持服务。
原文链接: https://norahsakal.com/blog/chatgpt-support-requests/
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