使用 ChatGPT API 构建聊天机器人服务的完整指南

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。

ChatGPT 与 GPT-3 的区别

在开始编码之前，了解 ChatGPT 和 GPT-3 模型之间的区别非常重要：

设计目的：ChatGPT 是 OpenAI 专为基于聊天的交互设计的新模型系列，而 GPT-3 是一个更大的模型，适用于各种文本生成任务。
输入格式：ChatGPT 使用一种称为聊天标记语言（ChatML）的新格式，能够更好地理解对话上下文；而 GPT-3 使用非结构化文本表示为一系列“令牌”。
价格与性能：ChatGPT API 的价格为 $0.0010 每 1k 令牌（输入），比 GPT-3.5 型号便宜 10 倍。此外，OpenAI 还推出了一个名为 gpt-3-turbo 的新模型，速度更快且成本更低。

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。

获取 OpenAI API 凭据

在开始编码之前，您需要获取 OpenAI API 的凭据：

访问 OpenAI 平台并登录。
点击头像，选择 查看 API 密钥。
创建一个新的 API 密钥并妥善保存。

准备常见问题数据

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"]})

测试聊天机器人服务

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：

调用 ChatGPT API：
使用 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。

常见问题与故障排除

InvalidRequestError: 此模型的最大上下文长度为 4096 个令牌：
- 解决方法：缩短输入消息的长度，确保 message_object 的总令牌数不超过 4096。
Python 客户端库版本过低：
- 解决方法：运行以下命令升级库版本：
```
pipinstallopenai--upgrade
```
多回合对话支持：
- ChatGPT API 不仅适用于单回合任务，还可以处理多回合对话。根据 OpenAI 的文档，ChatGPT API 在许多任务上可以替代之前使用 DaVinci 模型完成的任务。

总结

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：

获取 OpenAI API 凭据。
准备常见问题数据并创建消息对象。
调用 ChatGPT API 并测试服务。
处理常见问题并优化输入数据。

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。

参考资源

原文链接: https://norahsakal.com/blog/chatgpt-support-requests/