手把手教会你如何通过ChatGPT API实现上下文对话_js调用chatgptapi回答上下文

准备工作

首先，您需要安装OpenAI Python包，可以运行以下命令进行安装：

pip install openai

然后，您需要在OpenAI的官方网站上注册一个账号，并获取API密钥。

引入必要的库

在Python代码中，您需要引入必要的库和模块，以便与ChatGPT API进行交互。使用以下代码来导入openai库：

import openai

设置API密钥

将您在OpenAI网站上获得的API密钥设置为一个环境变量，或直接将其复制到代码中。使用以下代码设置API密钥：

openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

步骤4：发起对话 在发起对话之前，您需要定义一些对话的参数，如对话历史、模型ID等。以下是一个简单的示例：

def create_chat_session(message):
    model = "gpt-3.5-turbo"
    max_tokens = 100
 
    if "chat_history" not in globals():
        global chat_history
        chat_history = []
 
    chat_input = {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant."
    }
 
    user_input = {
        "role": "user",
        "content": message
    }
 
    chat_history.append(chat_input)
    chat_history.append(user_input)
 
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model=model,
        messages=chat_history,
        max_tokens=max_tokens
    )
 
    reply = response.choices[].message.content
 
    chat_input = {
        "role": "assistant",
        "content": reply
    }
 
    chat_history.append(chat_input)
 
    return reply
 
message = "你好"
response = create_chat_session(message)
print(response)

在上述代码中，我们定义了一个create_chat_session函数来处理对话。我们使用openai.ChatCompletion.create方法发起聊天对话，并根据返回的回复更新对话历史。

Role角色

细心的同学可能已经发现，给ChatGPT发送消息的时候，参数message是个数组，数组里每个dict有role这个字段。

role目前有3个取值：

• user。表示提交prompt的一方。

• assistant。表示给出completion响应的一方，实际上就是ChatGPT本身。

• system。message里role为system，是为了让ChatGPT在对话过程中设定自己的行为，

测试对话

您可以通过调用create_chat_session函数并传入用户的消息来测试对话。例如：

message = "你好"
response = create_chat_session(message)
print(response)

这样，聊天代理就会向用户返回回复。

通过上述步骤，您可以使用ChatGPT API来实现上下文对话。请注意，根据API使用情况，您可能需要处理API配额和计费等问题。

测试网站

http://ai1.douresources.com/