上期图文教程,我们介绍了ChatGPT的注册使用过程,并且使用ChatGPT生成了一个CNN卷积神经网络的代码,由于ChatGPT的官方只公布了GPT-3的API接口,因此我们基于ChatGPT 3代的API接口打造自己的智能小助手。

这里刚开始,由于我直接使用ChatGPT-3 API text-davinci-003模型搭建的网站,在网站上问它ChatGPT的API接口是什么,它回复是:

https://api.chatgpt.com/

我按照官方提供的python代码,使用以上地址并不能使用此API进行调用,然后就有了开头的那张图片,直接在openAI 的官方网站确认了一下,其真正的api接口地址是:

https://api.openai.com/v1

因此有了以上的API接口,我们便可以使用python代码来使用ChatGPT了,只是API接口版本相比官方的3.5稍微有些落后,且官方还发布了plus版本,但是针对绝大多数问题,3代的接口依然很强大。

获取ChatGPT的API key

在使用API接口的前题下,需要我们按上期的文章,注册自己的OpenAI账号,在后台查看自己的API接口key。

首先,我们在openAI 的官方网站界面,直接点击右上角的API,然后登录自己的账号,点击自己的头像,下面有view api keys

https://platform.openai.com/overview

然后在api keys界面,点击下面的create new secret key,便会生成自己的key,点击复制即可,这里需要写在自己的python代码中。

python代码实现ChatGPT的API调用

在我们问ChatGPT的API接口时,它不仅告诉你它的接口在哪里,还提供了官方示例。

import openai import os openai.api_key = os.getenv(“OPENAI_API_KEY”) prompt = “Hello, how are you today?” response = openai.Completion.create( engine=“text-davinci-003”, prompt=prompt, max_tokens=50 ) print(response.choices[0].text)

首先需要我们安装openai 的第三方库,这里最好自己的python版本大于3.9,安装完成后,我们便可以使用openai库进行chatGPT的调用工作了。

第三行代码,我们需要提供上一个步骤的api key

然后第五行代码,是自己需要问的问题,当然支持中文输入,只是中文输入较慢,因为它首先需要翻译成英文,然后进行自己数据集的搜集操作,然后再次翻译成中文。而英文就省略了以上的翻译过程。

然后,我们直接使用openai.Completion.create函数就可以调用chatGPT了。

engine=“text-davinci-003”, 模型选择, 这个可以到https://platform.openai.com/playground后台进行调试使用 prompt=prompt, 输入的问题 max_tokens=50 https://platform.openai.com/playground #API接口 https://powersai.info/ai-chat/ #GPT-3接口

以上就可以完成chatGPT的API调用了,但是考虑到一些网站的特殊情况,我们也可以使用python 的request库进行chatGPT的API调用。

import requests # Your OpenAI API Key api_key = “YOUR KEYS” # The text prompt you want to generate a response input_prompt = input(“输入需要跟chat AI的聊天内容:”) prompt = input_prompt # The URL for OpenAIs API url = https://api.openai.com/v1/completions # The headers for the API request headers = { “Content-Type”: “application/json”, “Authorization”: f“Bearer {api_key}” } params ={ “model”: “text-davinci-003”, “prompt”: prompt, “temperature”: 0.7, “max_tokens”: 256, “top_p”: 1, “frequency_penalty”: 0, “presence_penalty”: 0 } # Make the API request response = requests.post(url, headers=headers, json=params) # Check if the request was successful if response.status_code == 200: # Extract the generated text from the response generated_text = response.json()[“choices”][0][“text”] print(generated_text) else: # Handle the error print(f“Request failed with status code {response.status_code}”)

使用requests.post函数来调用chatGPT的API,其参数如下:

url,需要请求的API地址 headers: “Content-Type”: “application/json”,“Authorization”: f”Bearer {api_key} 请求头 json:需要传递的参数,其参数跟使用openai库类似,需要提供模型名称,prompt以及其他基础参数等

然后,我们就可以运行以上代码了,当然,我们可以修改一下以上代码,把整个输入与输出间的代码放置在一个while true循环里面,这样,我们就可以一直问chatGPT 问题了。我们也可以使用QT,TK 等GUI程序设计一个自己的简单输入界面来进行ChatGPT的使用,甚至我们可以开发自己网站应用等。且现在很多语音转文字API也很强大,我们可以使用语音API可以直接跟ChatGPT进行语音聊天等。