使用 Python 和 ChatGPT API 开发一个智能聊天程序

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背景

在这篇博客中，我将向大家介绍如何使用 Python 和 ChatGPT API 开发一个智能聊天程序。 ChatGPT 是一种基于人工智能技术的自然语言处理工具，它可以生成自然流畅的语言并进行对话。使用 ChatGPT API，我们可以轻松地将这种人工智能技术集成到我们的 Python 应用程序中。

使用

以下是实现智能聊天程序的步骤：

步骤 1：安装必要的 Python 库

在开始之前，我们需要安装一些必要的 Python 库。在终端中运行以下命令：

pip install openai
pip install python-dotenv
pip install Flask

这些库分别是：

  • openai：提供了对 ChatGPT API 的访问和控制；
  • python-dotenv：用于将 API 密钥等敏感信息保存在环境变量中；
  • Flask：用于实现 Web 应用程序。

步骤 2：获取 API 密钥

在使用 ChatGPT API 之前，我们需要获取一个 API 密钥。您可以通过访问 https://platform.openai.com/account/api-keys 来获取 API 密钥。在这里，您需要提供有关您的应用程序的一些信息，例如应用程序名称、应用程序描述和应用程序 URL 等。一旦您的申请被批准，您将收到一个 API 密钥，用于授权您的应用程序访问 ChatGPT API。

获取ChatGPT API key

步骤 3：创建 Flask 应用程序

现在，我们将使用 Flask 框架创建一个 Web 应用程序。

首先新建一个空白目录，然后新建 .env 文件，填入你刚刚申请的 API key

OPENAI_API_KEY = '[YOUR_API_KEY]'

在您的代码编辑器中创建一个名为 app.py 的文件，并在其中编写以下代码：

from flask import Flask, request, jsonify
from dotenv import load_dotenv
import openai
import os

# 加载环境变量
load_dotenv()

# 设置OpenAI API密钥
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 初始化Flask应用程序
app = Flask(__name__)

# 定义POST路由
@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    # 获取POST请求的消息
    message = request.json['message']

    # 使用ChatGPT API生成响应消息
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=message,
        max_tokens=1024,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5
    )

    # 将响应消息发送回客户端
    return jsonify(response.choices[0].text.strip())

在这里，我们首先加载了我们保存 API 密钥的 .env 文件。然后，我们初始化了一个 Flask 应用程序并定义了一个名为 chat 的路由。在这个路由中，我们使用 POST 请求获取消息，然后使用 ChatGPT API 生成响应消息。最后，我们将响应消息作为 JSON 对象发送回客户端。

步骤 4：运行应用程序

现在，我们已经完成了 Flask 应用程序的编写，我们可以通过以下命令在终端中启动应用程序：

python -m flask --app app.py run

这将在 http://127.0.0.1:5000/ 启动 Web 应用程序。现在，我们可以使用任何 HTTP 客户端（例如 Postman 或 cURL）向 http://127.0.0.1:5000/chat 发送 POST 请求来测试我们的应用程序。 在发送 POST 请求时，我们需要将消息作为 JSON 对象的一部分包含在请求体中。例如，如果我们想让 ChatGPT 回答“你好”，我们可以使用以下命令：

curl --header "Content-Type: application/json" \
  --request POST \
  --data '{"message":"你好"}' \
  http://127.0.0.1:5000/chat

或者使用 Postman

postman发送post数据

这将返回一个 JSON 对象，其中包含 ChatGPT 生成的响应消息。

ChatGPT API 使用源码参考：https://github.com/openHacking/ChatGPT-API-Demo

总结

在这篇博客中，我们使用 Python 和 ChatGPT API 创建了一个智能聊天程序。我们使用 Flask 框架创建了一个 Web 应用程序，并使用 openai 库和 ChatGPT API 生成响应消息。最后，我们通过发送 POST 请求来测试我们的应用程序。这个例子展示了如何使用 ChatGPT API 来实现智能聊天功能，以及如何将 ChatGPT 集成到 Python 应用程序中。

参考

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