使用chatgpt的api实现个人聊天机器人demo（可实现多轮对话）_使用chatgpt的api,实现多轮问答模式

之前写过一篇文章，初步实现调用chatgpt的api实现与机器人的对话，但是并没有提及多轮对话如何实现。在这篇文章中，我将介绍如何利用openai的api实现聊天机器人的多轮对话。

第一步：官网申请api，可参考我之前的博文：
用chatgpt的api实现你的简易个人聊天机器人demo_聊天机器人api_qq_38100666的博客-CSDN博客

第二步：编写程序

设置代理和api

import openai
import os
os.environ["http_proxy"] = "http://127.0.0.1:47890"
os.environ["https_proxy"] = "http://127.0.0.1:47890"
 
openai.api_key="your api_key"

定义一个函数进行对话：

def chat(m):
  history = m
  while True:
    messages = history[-10:]
    message = input("")
    if message.lower() == "stop":
      break
    messages.append({"role":"user","content": message})
    history.append({"role":"user","content": message})
    response=openai.ChatCompletion.create(
      model="gpt-3.5-turbo",
      messages=messages
    )
    reply = response["choices"][0]["message"]["content"]
    print(reply)
    history.append({"role":"assistant", "content": reply})
  return

定义一个变量history存放历史记录，这是实现多轮对话的关键

history = m

每次对话取前10条历史记录：

messages = history[-10:]

对于openai api的参数的解释：

        model：所采用的模型

        messages：

                role：对话中的角色，包括'user', 'assistant', 'system'，‘user’代表终端用户，‘assistant’代表模型扮演的角色。

                content：对话的内容。

每轮对话中，首先将历史对话记录与当前用户输入内容合并，通过api输入给模型：

messages = history[-10:]
message = input("")
messages.append({"role":"user","content": message})
response=openai.ChatCompletion.create(
      model="gpt-3.5-turbo",
      messages=messages
    )

得到模型反馈后，输出当前反馈，并将当前会话加入到历史记录中：

reply = response["choices"][0]["message"]["content"]
print(reply)
history.append({"role":"user","content": message})
history.append({"role":"assistant", "content": reply})

如果用户输入‘stop’，则停止对话

if message.lower() == "stop":
      break

主函数：

if __name__ == "__main__":
  messages = []
  print("I am ready to be your friendly chatbot" + "\n" + "You can now type your messages.")
  chat(messages)
  print("finished!")

第三步：进行对话，查看效果